Uma equipe de pesquisadores da Universidade da Califórnia, em San Diego, desenvolveu um método universal e preciso para calcular como as proteínas interagem com os medicamentos. O método, denominado “cálculos de energia livre baseados em âncora” (AFE), poderia ajudar os cientistas a projetar novos medicamentos que sejam mais eficazes e tenham menos efeitos colaterais.

As proteínas são moléculas grandes que desempenham um papel vital em muitos processos biológicos. Podem atuar como enzimas, que catalisam reações químicas; receptores, que se ligam a moléculas específicas e desencadeiam uma resposta celular; e transportadores, que movem moléculas através das membranas celulares. As drogas geralmente atuam ligando-se às proteínas e interferindo em sua função.

No entanto, pode ser difícil prever como um medicamento irá interagir com uma proteína. Isso ocorre porque as proteínas são moléculas complexas com muitos locais de ligação diferentes. A força de ligação de um medicamento a uma proteína depende da estrutura química do medicamento, da estrutura da proteína e do ambiente em que ocorre a interação.

O método AFE desenvolvido pelos pesquisadores da UCSD aborda esse desafio usando uma combinação de técnicas computacionais e experimentais. A componente computacional do método utiliza uma simulação de dinâmica molecular para calcular a energia livre de ligação entre um fármaco e uma proteína. O componente experimental do método utiliza uma técnica chamada “anisotropia de fluorescência” para medir a afinidade de ligação entre um medicamento e uma proteína.

O método AFE é capaz de calcular com precisão a afinidade de ligação de um medicamento a uma proteína, mesmo quando a proteína é flexível e possui múltiplos locais de ligação. Isso torna o método uma ferramenta valiosa para a descoberta de medicamentos.

“Nosso método pode ajudar os cientistas a projetar novos medicamentos que sejam mais eficazes e tenham menos efeitos colaterais”, disse Rommie Amaro, professor de química e bioquímica da UCSD e autor sênior do estudo. "Estamos entusiasmados em ver como o nosso método será usado para desenvolver novas terapias para doenças como o cancro, a doença de Alzheimer e o VIH."

O estudo foi publicado na revista Nature Methods.