A IA projeta ingredientes farmacêuticos ativos de forma rápida e fácil com base em estruturas proteicas

Uma nova IA generativa desenvolve moléculas do zero, de forma que elas correspondam precisamente à proteína com a qual irão interagir. Crédito:ETH Zurique / Gisbert Schneider

Um novo processo computacional desenvolvido por químicos da ETH Zurique torna possível gerar de forma rápida e fácil ingredientes farmacêuticos ativos com base na superfície tridimensional de uma proteína. O novo processo, detalhado em Nature Communications , poderia revolucionar a pesquisa sobre medicamentos.

“É um verdadeiro avanço para a descoberta de medicamentos”, diz Gisbert Schneider, professor do Departamento de Química e Biociências Aplicadas da ETH Zurique. Juntamente com seu ex-aluno de doutorado Kenneth Atz, ele desenvolveu um algoritmo que usa inteligência artificial (IA) para projetar novos ingredientes farmacêuticos ativos.

Para qualquer proteína com formato tridimensional conhecido, o algoritmo gera os modelos para potenciais moléculas de drogas que aumentam ou inibem a atividade da proteína. Os químicos podem então sintetizar e testar essas moléculas em laboratório.

Tudo o que o algoritmo precisa é de uma estrutura de superfície tridimensional de uma proteína. Com base nisso, ele projeta moléculas que se ligam especificamente à proteína de acordo com o princípio da chave e da fechadura para que possam interagir com ela.

Excluindo efeitos colaterais desde o início

O novo método baseia-se nos esforços de décadas dos químicos para elucidar a estrutura tridimensional das proteínas e usar computadores para procurar moléculas potenciais adequadas de medicamentos. Até agora, isto envolveu muitas vezes trabalho manual trabalhoso e, em muitos casos, a pesquisa produziu moléculas que eram muito difíceis ou impossíveis de sintetizar. Se os investigadores utilizaram a IA neste processo nos últimos anos, foi principalmente para melhorar as moléculas existentes.

Agora, sem intervenção humana, uma IA generativa é capaz de desenvolver moléculas de medicamentos a partir do zero que correspondam a uma estrutura proteica. Este novo processo inovador garante desde o início que as moléculas possam ser sintetizadas quimicamente. Além disso, o algoritmo sugere apenas moléculas que interagem com a proteína especificada no local desejado e quase nenhuma outra proteína.

“Isso significa que, ao projetar uma molécula de medicamento, podemos ter certeza de que ela terá o menor número possível de efeitos colaterais”, diz Atz.

Para criar o algoritmo, os cientistas treinaram um modelo de IA com informações de centenas de milhares de interações conhecidas entre moléculas químicas e as estruturas proteicas tridimensionais correspondentes.

Testes bem-sucedidos com a indústria

Juntamente com investigadores da empresa farmacêutica Roche e outros parceiros de cooperação, a equipa da ETH testou o novo processo e demonstrou do que é capaz.

Os cientistas procuraram moléculas que interagissem com proteínas da classe PPAR – proteínas que regulam o metabolismo do açúcar e dos ácidos graxos no corpo. Vários medicamentos para diabetes usados hoje aumentam a atividade dos PPARs, o que faz com que as células absorvam mais açúcar do sangue e o nível de açúcar no sangue caia.

Imediatamente a IA projetou novas moléculas que também aumentam a atividade dos PPARs, como os medicamentos atualmente disponíveis, mas sem um longo processo de descoberta. Depois que os pesquisadores da ETH produziram essas moléculas em laboratório, os colegas da Roche as submeteram a vários testes. Estes demonstraram que as novas substâncias são, de facto, estáveis e não tóxicas desde o início.

Os pesquisadores não estão mais investigando essas moléculas com o objetivo de trazer ao mercado medicamentos baseados nelas. Em vez disso, o objectivo das moléculas era submeter o novo processo de IA a um teste inicial rigoroso.

Schneider afirma, porém, que o algoritmo já está sendo utilizado para estudos semelhantes na ETH Zurique e na indústria. Um deles é um projeto com o Hospital Infantil de Zurique para o tratamento de meduloblastomas, os tumores cerebrais malignos mais comuns em crianças. Além disso, os investigadores publicaram o algoritmo e o seu software para que investigadores de todo o mundo possam agora utilizá-los nos seus próprios projetos.

“Nosso trabalho tornou o mundo das proteínas acessível para IA generativa na pesquisa de medicamentos”, diz Schneider. “O novo algoritmo tem um potencial enorme.” Isto é especialmente verdadeiro para todas as proteínas clinicamente relevantes no corpo humano que não interagem com nenhum composto químico conhecido.

Mais informações: Kenneth Atz et al, Projeto prospectivo de novo medicamento com aprendizagem interativa profunda, Nature Communications (2024). DOI:10.1038/s41467-024-47613-w
Informações do diário: Comunicações da Natureza

Fornecido por ETH Zurique

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Química