Pesquisa do Departamento de Química usa Inteligência Artificial Explicável para análise de substâncias com potencial farmacológico
Metodologia ancorada na técnica de aprendizagem de máquina (machine learning) incide sobre a atribuição de novos medicamentos
Pesquisa do Laboratório de Sistemas Complexos do Departamento de Química do Centro Técnico Científico da PUC-Rio elaborou nova metodologia com uso de Inteligência Artificial Explicável para análise de dados toxicológicos atrelados ao desenvolvimento de medicamentos. Segundo o coordenador do projeto, professor André Pimentel, o método permite elucidar como funcionam as interações das substâncias químicas no organismo.
“A Inteligência Artificial Explicável (IAE) trabalha com algoritmos mais transparentes do que a IA tradicional, o que permite obter conhecimento das características mais importantes do sistema e como elas se relacionam. Com essa tecnologia, já pudemos identificar partes específicas das moléculas que influenciam sua toxicidade ou eficácia terapêutica”, explica o professor do Departamento de Química do CTC/PUC-Rio.
Recentemente, o grupo de pesquisa teve estudo publicado na ACS Chemical Neuroscience da American Chemical Society. O trabalho debruçou sobre avaliação da penetração da barreira hemato-encefaálica de medicamentos que atuam no cérebro, relevantes para doenças neurodegenerativas, meningites e até cânceres.
“Um dos grandes desafios da medicina moderna é a necessidade de os medicamentos atravessarem a barreira hematoencefálica no cérebro. Nós pudemos identificar moléculas ativas e explicar por que elas conseguem chegar ao cérebro. Esse avanço poderá, potencialmente, revolucionar a forma como desenvolvemos novos medicamentos para tratar essas condições. Nossos resultados explicam que a influência de alguns grupos químicos apresenta maior poder de interferência”, comenta André Pimentel.
Outras aplicações
O método desenvolvido pelo Laboratório de Sistemas Complexos do Departamento do CTC/PUC-Rio tem se mostrado útil em outros campos da toxicologia médica, como na ciência da endocrinologia e metabologia, na busca pela identificação de substâncias que atuem como disruptores endócrinos dos hormônios. Além disso, em outro trabalho recente, publicado na revista Molecular Systems Design & Engineering da Royal Society of Chemistry, os pesquisadores aplicaram a metodologia para compreender potenciais causas para algumas substâncias provocarem a indução de mutações genéticas que podem causar câncer. Elas devem, portanto, ser evitadas no desenvolvimento de medicamentos.
O trabalho contou com a participação do aluno da graduação Lucca Caiaffa Santos Rosa. A pesquisa recebeu o Prêmio Destaque de Iniciação Científica PIBIC 2024 durante o XXXII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica.