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Inteligência artificial descobre anticorpos altamente eficazes contra doenças

Para os autores, isso pode acelerar a descoberta de novos medicamentos para doenças como o câncer, a covid-19 e a artrite

por Priscila Torres
18/02/2023
em Notícias
Inteligência artificial descobre anticorpos altamente eficazes contra doenças
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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

Método com inteligência artificial pode acelerar medicamentos para várias doenças
Método com inteligência artificial pode acelerar medicamentos para várias doenças

Foto: Unsplash

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

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Priscila Torres

Priscila Torres

Jornalista pela Faculdades Metropolitana Unidas, especialista no gerenciamento online de comunidades de pacientes crônicos. Possuí especialização em Alfabetização em Saúde e Empoderamento de Pacientes pela Universidade Católica de Salta na Argentina e título de Paciente Experto pela Liga Panamericana de Associações de Reumatologia (PANLAR). Certificação em ouvidoria pela Escola Nacional de Administração Pública. • Membro da Comissão de Ciência e Tecnologia e Assistência Farmacêutica (CICTAF) do Conselho Nacional de Saúde (CNS), representando a Associação Brasileira Superando o Lúpus. • Presidente da Red Panamericana de Associações de Pacientes Reumáticos -ASOPAN. • Presidente do 2º Congresso Panamericano de Pacientes Reumáticos da Liga Panamericana de Associações de Reumatologia (PANLAR). • Colaboradora do grupo de trabalho do escopo das diretrizes do Protocolo Clínicos e Diretrizes de Artrite Reumatoide e Artrite Idiopática Juvenil do Ministério da Saúde, à convite do PROADIS do Hospital Moinhos dos Ventos. • Coordenadora de advocacy e responsabilidade social do Grupar/EncontrAR e da Biored Brasil, uma organização que reúne 42 associações de apoio a pacientes com doenças crônicas incuráveis de todas as regiões do Brasil, que milita pela garantia de acesso a medicamentos imunobiológicos e o uso racional e seguro dos recursos da assistência farmacêutica no SUS. • Arthritis Consumer Experts • Patient Advocate • Convive com artrite reumatoide desde os 26 anos.

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