Pesquisadores da UFV desenvolvem ferramenta de inteligência artificial para busca de fármacos
Plataforma reúne dados sobre mais de 1,17 milhão de sítios de ligação em proteínas de 10 patógenos associados a doenças negligenciadas
Gabriel Victor 
Pesquisadores da Universidade Federal de Viçosa (UFV) desenvolveram uma ferramenta de inteligência computacional voltada à identificação de sítios de ligação em proteínas de agentes causadores de doenças tropicais negligenciadas. O recurso pode ser utilizado em etapas da pesquisa para desenvolvimento e reposicionamento de medicamentos.
A plataforma, denominada BENDER DB, reúne mais de 1,17 milhão de sítios de ligação identificados em mais de 100 mil proteínas de 10 proteomas de patógenos considerados negligenciados pela Organização Mundial da Saúde (OMS). Entre as doenças relacionadas a esses agentes estão malária, dengue, doença de Chagas e leishmaniose.
O trabalho foi publicado na revista científica BMC Bioinformatics. Participaram da pesquisa a professora Sabrina Silveira e o pesquisador em estágio pós-doutoral Vinícius de Almeida Paiva, do Departamento de Ciência da Computação da UFV, e o professor Gustavo Bressan, do Departamento de Bioquímica e Biologia Molecular. Também participaram Douglas Pires, ex-aluno do Colégio de Aplicação da UFV (CAp-Coluni) e atualmente professor da Universidade de Melbourne, na Austrália, e Sandro Izidoro, da Universidade Federal de Itajubá (Unifei).
Como funciona
Para desenvolver a plataforma, os pesquisadores utilizaram estruturas de proteínas geradas pelo AlphaFold de dez patógenos. Em seguida, aplicaram cinco métodos computacionais para identificar possíveis sítios de ligação nas proteínas.
Como os métodos produziam resultados em formatos diferentes, a equipe padronizou as informações em uma representação comum. Os dados foram então integrados ao BENDER DB.
Também foi desenvolvido o BENDER AI, um sistema que combina os resultados dos diferentes métodos para identificar regiões apontadas em comum. Segundo os pesquisadores, o sistema apresentou precisão de 0,70 e AUC de 0,89 na avaliação realizada, com desempenho superior ao dos métodos individuais utilizados no estudo.
A equipe também realizou um estudo de caso com a enzima CYP51 do Trypanosoma cruzi, causador da doença de Chagas, comparando os resultados com informações disponíveis em bancos de dados como PDB e BioLip.
Acesso aos dados
O Bender DB foi disponibilizado com código aberto no GitHub e por meio de um servidor web interativo. A plataforma permite visualizar os resultados e realizar downloads em lote, além de disponibilizar links para bases de dados relacionadas a medicamentos, como DrugBank, ChEMBL e TTD.
De acordo com os pesquisadores, a ferramenta pode auxiliar estudos voltados à identificação de alvos para medicamentos e ao reposicionamento de fármacos já existentes.
O desenvolvimento contou com financiamento de instituições como Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig), além do apoio do Instituto de Inteligência Artificial e Computacional da UFV (Idata).
Doenças negligenciadas
As doenças tropicais negligenciadas afetam principalmente populações de regiões tropicais e historicamente recebem menor volume de investimentos para desenvolvimento de medicamentos e vacinas.
Segundo Gustavo Bressan, mudanças climáticas também podem alterar a distribuição geográfica de doenças transmitidas por vetores, como dengue e malária. O pesquisador citou o registro desses vetores em regiões anteriormente menos afetadas.
O estudo integra pesquisas que utilizam métodos computacionais para analisar proteínas de agentes causadores de doenças e identificar possíveis alvos para futuras investigações farmacológicas.
