Pesquisadores do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa estão utilizando abordagens computacionais para identificar proteínas que interagem com drogas potenciais para acelerar o processo de descoberta de novas drogas. O trabalho está sendo feito para atender, principalmente, às doenças “negligenciadas” pela indústria farmacêutica, cujos investimentos e pesquisas se concentram em problemas que afetam um grande número de pessoas. Doenças mais raras e que afentam menos pessoas, mas que cujo número já é considerável, costumam levar mais tempo para ter tratamento, justamente pelo custo-benefício envolvido.
Kun-Yi Hsin, pesquisador na Unidade de Biologia Aberta, e o professor Hiroaki Kitano estão trabalhando justamente nesse problema, segundo reportagem do Phys.org. Em artigo recente publicado na revista PLoS ONE, eles descreveram seu trabalho de identificação de novas drogas através de uma abordagem computacional que tem o potencial para reduzir os custos do desenvolvimento de novos medicamentos, aumentando a velocidade de descoberta de drogas e tratamentos para doenças mais raras.
Existem várias abordagens acadêmicas e métodos que cientistas farmacêuticos usam para determinar se uma molécula específica pode ser componente ativo de um medicamento ou não. O mais conhecido deles, que testa manualmente, em laboratório, a reação da associação de cada molécula com uma proteína associada às causas de uma doença, é demorado e dispendioso.
O uso dos computadores, no entanto, habilitam os cientistas a identificar moléculas candidatas a ser princípio ativo de medicamento antes de testá-las em laboratório. Um dos problemas dessa abordagem é que a análise computacional só resulta em uma informação: se a molécula se liga – ou não – a uma proteína específica. Por isso, é impossível determinar de forma automática se a reação dessas moléculas com alguma proteína causa efeitos colaterais no paciente.
A pesquisa de Hsin pode ajudar nesse ponto. Ele usa um método chamado de “sistema de simulação de encaixe”, em que o computador avalia uma molécula e informa os resultados simulados da interação dela com várias outras proteínas. Assim, é possível descobrir os alvos que podem ser ativados ou desativados e prever reações indesejáveis na interação da molécula com as proteínas. Entre os avanços da nova abordagem, está a previsão antecipada de possível grau de toxicidade de uma determinada droga antes mesmo dela chegar à fase experimental.
Os computadores usados na pesquisa combinam algoritmos de simulação de acoplagem com sistemas de aprendizado de máquina, tornando mais fácil e rápida a descoberta de novas drogas. Segundo os cientistas, o objetivo da pesquisa é criar medicamentos mais baratos, tornando a medicina mais segura e acessível aos pacientes. Hsin ainda afirma que está “melhorando os resultados de previsão em pequena escala antes de aplicar os métodos para um sistema maior.”
No futuro, os cientistas esperam testar o sistema sobre o vírus da Influenza A (uma cepa de gripe) e mapear o ciclo de vida e trajetória da doença. O trabalho será feito com a colaboração do Instituto de Ciências Médicas da Universidade de Tóquio. Em um passo seguinte, o trabalho pretende adaptar o método com outra abordagem computacional – o sistema OIST High Performance Computing (TOMBO), em que cenários mais avançados de previsão vão simular de forma mais realista o ambiente celular natural.
via: http://canaltech.com.br
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