A Pfizer, a empresa farmacêutica líder, e o Centro de Pesquisa em Medicina Molecular da Academia Austríaca de Ciências (CeMM) desenvolveram um método de descoberta de medicamentos baseado em IA. A nova abordagem, fruto de um esforço inovador, tem potencial para intensificar o período durante o qual se identifica o princípio ativo com potencial terapêutico e se realizam os mais importantes avanços no campo da investigação farmacêutica.
Revelada descoberta de medicamentos baseados em IA
no The Science Journal, por meio de uma equipe de pesquisadores do CeMM, uma plataforma de aprendizado de máquina baseada em IA foi projetada para visualizar as preferências de ligação de centenas de pequenas moléculas a milhares de proteínas humanas diferentes. Esta plataforma inovadora cria dados ricos sobre interações entre pequenas moléculas e proteínas para manter o banco de dados, o que representa um ponto de partida crítico para acelerar a pesquisa de medicamentos.
Há uma lacuna nas informações de desenvolvimento de medicamentos sobre como as pequenas moléculas interagem com as proteínas humanas. Essa relação não foi amplamente estudada. Embora as moléculas pequenas sejam um componente-chave do desenvolvimento de medicamentos, apenas uma pequena porção de proteínas humanas, também conhecidas como ligantes, torna terapêutica e cientificamente difícil o avanço da inovação e da compreensão fundamental.
Tamanho e impacto sem precedentes
Os cientistas adotaram uma estratégia proteômica química usando aproximadamente 407 ligantes diferentes de fragmentos de pequenas moléculas para atingir áreas de proteínas humanas. Usando essa abordagem, eles detectaram quase 47,7 mil interações proteína-ligante precisas, abrangendo 2.600 proteínas diferentes. Curiosamente, quase 90% das proteínas formadas não possuem ligantes conhecidos, um grande mérito do trabalho conjunto.
Este estudo tem significado acadêmico e implicações translacionais mais amplas no tratamento de alvos proteicos através da síntese de análogos de ligantes. Além disso, o big data tem sido fundamental na criação de estruturas de aprendizagem computacional que podem prever o comportamento de pequenas moléculas em sistemas biológicos. Isso trouxe grandes benefícios para a pesquisa científica.
Acesso aberto e esforços colaborativos
A nova abordagem científica da ciência aberta está no centro desta iniciativa colaborativa. Todos os modelos e dados criados neste projeto estão disponíveis gratuitamente para toda a comunidade científica. Estes recursos, unidos sob o objectivo comum de combater infecções resistentes aos medicamentos, provavelmente estimularão a colaboração e contribuirão para o avanço colectivo do processo de descoberta de medicamentos. Os cientistas podem acessar e explorar a riqueza de informações do CeMM e da Pfizer por meio de um aplicativo web intuitivo, permitindo mais inovação e descoberta.
A parceria entre a Pfizer e o CeMM representa uma mudança de paradigma no desenvolvimento terapêutico. Ele usa inteligência artificial e aprendizado de máquina para ajustar as coisas mais rapidamente até o ponto em que os medicamentos para tratamento são encontrados. Este trabalho inovador terá maior influência na indústria farmacêutica porque tem o potencial de elucidar os mecanismos de interações entre proteínas e moléculas pequenas.
Envolver os maiores intervenientes na indústria farmacêutica e juntar-se a instituições académicas como parceiros será mais importante no futuro nos esforços para continuar a inovar e a abordar questões médicas que requerem atenção. O trabalho realizado pela Pfizer e CeMM reforça o facto de que existe um grande potencial em tais cooperações que poderão permitir a era do desenvolvimento de novos medicamentos.
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