Pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego desenvolveram uma forma de descobrir anticorpos de alta ligação com alvos de doenças com ajuda da inteligência artificial (IA). O estudo, publicado no último sábado (28) na revista Nature, mostra que o novo método identifica uma célula de defesa que se liga 17 vezes mais a um alvo cancerígeno do que um medicamento de anticorpos já existente.
Para os autores, essa capacidade pode acelerar a descoberta de novos medicamentos para doenças como o câncer, a covid-19 e a artrite reumatoide.
Quando utilizamos uma droga, para que ela seja bem-sucedida no organismo, é necessário que se ligue firmemente ao seu alvo. Na busca pelos anticorpos, cientistas normalmente começam com uma sequência de aminoácidos de anticorpos conhecidos e usam células bacterianas ou de levedura para produzirem anticorpos com variações dessa sequência.
As pequenas mutações inseridas passam por uma avaliação do quanto conseguem se ligar aos seus alvos antígenos. O conjunto que funciona melhor, então, é escolhido, passa por mais análises, e finalmente torna-se uma medicação.
O que muda no método com IA
Todo esse processo é longo e caro, e mesmo assim, muitos dos anticorpos encontrados não conseguem ser tão eficientes. Por isso, no novo estudo da Universidade da Califórnia, o algoritmo de aprendizado de máquina buscou agilizar essas etapas.
Primeiro, uma biblioteca inicial de cerca de meio milhão de possíveis sequências de anticorpos é criada, rastreando sua afinidade com alvos proteicos. Os resultados alimentam um banco de dados que pode analisar as informações e prever afinidade na ligação de outras sequências.
“Com nossas ferramentas de aprendizado de máquina, essas rodadas subsequentes de mutação e seleção de sequência podem ser realizadas de forma rápida e eficiente em um computador, em vez de no laboratório”, declarou autor sênior do estudo e professor de Medicina Celular e Molecular Wei Wang.
Com essa abordagem, os pesquisadores encontraram um novo anticorpo que se ligou 17 vezes melhor ao ligante de morte programada 1 (PD-L1) – uma proteína altamente presente no câncer e alvo de vários medicamentos anticancerígenos – do que o anticorpo atualmente usado (de nome comercial Tecentriq), aprovado pela Food and Drug Administration dos EUA.
A ideia, agora, é usar a mesma técnica para encontrar anticorpos para o vírus da covid-19 e outros antígenos. “Ao combinar essas ferramentas de IA, os cientistas podem ser capazes de realizar uma parcela crescente de seus esforços de descoberta de anticorpos em um computador, potencialmente levando a um processo de descoberta mais rápido e menos propenso a falhas”, afirmou Wang.
Fonte: Assessoria de Imprensa
