Plataforma de IA modela a flexibilidade de proteínas para acelerar o desenvolvimento de fármacos
Pesquisadores desenvolveram uma plataforma de descoberta de fármacos baseada em IA que modela a flexibilidade das proteínas durante a ligação molecular. O conjunto inclui YuelDesign, YuelPocket e YuelBond, com potencial para melhorar previsões de ligação, reduzir custos e acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos.
Pesquisadores da University of Virginia School of Medicine desenvolveram uma nova abordagem de descoberta de fármacos orientada por inteligência artificial que modela a dinâmica das proteínas durante a ligação molecular. A plataforma, composta por YuelDesign, YuelPocket e YuelBond, usa técnicas avançadas de IA para prever melhor como os medicamentos interagem com proteínas no organismo. A abordagem pode potencialmente melhorar as previsões de ligação e reduzir as altas taxas de fracasso associadas aos programas convencionais de desenvolvimento de fármacos.
No centro da inovação está o YuelDesign, que usa modelos de difusão para gerar moléculas de fármacos adaptadas com precisão a seus alvos proteicos. Ao contrário dos métodos convencionais, que tratam as proteínas como estruturas rígidas, o sistema leva em conta a forma como as proteínas naturalmente se dobram e mudam de conformação durante as interações. Ao tratar as proteínas como flexíveis, e não estáticas, o YuelDesign capta um fenômeno biológico crítico conhecido como ajuste induzido, no qual as proteínas mudam de forma à medida que um fármaco se liga a elas.
Isso permite que o sistema projete simultaneamente tanto o sítio de ligação da proteína quanto a molécula de fármaco correspondente, possibilitando que ambos se adaptem um ao outro durante o desenvolvimento. O YuelPocket usa redes neurais em grafos para identificar com precisão onde os fármacos devem se ligar às proteínas, incluindo aquelas previstas com o uso de ferramentas como AlphaFold. O YuelBond garante que as estruturas químicas das moléculas projetadas sejam precisas.
Os pesquisadores disseram ter demonstrado que, ao projetar moléculas para uma proteína bem conhecida relacionada ao câncer chamada CDK2, apenas o YuelDesign conseguiu captar as mudanças estruturais críticas que ocorrem quando um fármaco se liga. Em conjunto, as ferramentas podem melhorar tanto o desenvolvimento de novos fármacos quanto o reposicionamento dos já existentes.
O desenvolvimento de fármacos é um processo caro e incerto, com custos frequentemente estimados em mais de bilhões de dólares e taxas de fracasso em ensaios com humanos se aproximando de 90 por cento. Um grande desafio está em prever como as moléculas de fármacos irão se ligar a seus alvos, e mesmo pequenas incompatibilidades podem tornar os tratamentos ineficazes ou levar a efeitos colaterais nocivos. Os pesquisadores acreditam que sua abordagem pode ajudar a reduzir o custo do desenvolvimento de fármacos, melhorar as taxas de sucesso e encurtar o tempo necessário para levar novos tratamentos aos pacientes.
Os pesquisadores afirmaram que disponibilizaram gratuitamente todas as ferramentas para a comunidade científica. Seu objetivo final é tornar a descoberta de fármacos mais rápida, mais barata e com maiores chances de sucesso, para que tratamentos promissores possam chegar aos pacientes mais cedo.