Pesquisa da PUC-Rio usa IA para entender ação de remédios no corpo humano
Trabalho se debruçou sobre medicamentos que conseguem penetrar no cérebro, a exemplo dos que atuam contra doenças neurodegenerativas, meningite e câncer
Utilizando Inteligência Artificial Explicável e machine learning, uma pesquisa do Laboratório de Sistemas Complexos do Departamento de Química do Centro Técnico Científico da PUC-Rio possibilitou a análise de dados toxicológicos atrelados ao desenvolvimento de medicamentos.
Segundo André Pimentel, professor do departamento de química da universidade e coordenador do projeto, esse 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 sobre as características mais importantes do sistema e de que forma elas se relacionam. A partir dessa tecnologia, já pudemos identificar partes específicas das moléculas que influenciam sua toxicidade ou eficácia terapêutica”, explica.
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O trabalho se debruçou mais especificamente sobre a avaliação dos medicamentos que conseguem penetrar no cérebro, a exemplo daqueles que atuam contra doenças neurodegenerativas, meningites e até câncer. “Um dos grandes desafios da medicina moderna é a necessidade de os medicamentos atravessarem a barreira hematoencefálica que há no cérebro. Nessa pesquisa, pudemos identificar moléculas ativas e explicar por que elas conseguem chegar ao órgão. Esse avanço poderá, potencialmente, revolucionar a forma como desenvolvemos novos medicamentos para tratar essas condições, e os resultados explicam que a influência de alguns grupos químicos apresenta maior poder de interferência”, comenta Pimentel.
O estudo foi publicado na ACS Chemical Neuroscience, da American Chemical Society.
O processo da pesquisa, baseada em um programa computacional desenvolvido na linguagem Python, é dividido em algumas etapas, como a curadoria do banco de dados, construção do modelo de classificação (ou regressão), validação do modelo com um conjunto de dados, testagem do modelo com compostos químicos novos e explicação dos resultados para apresentar quais subestruturas que causam certo efeito nas moléculas.
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Outras aplicações:
O método desenvolvido pelo Laboratório de Sistemas Complexos do Departamento do CTC/PUC-Rio tem se mostrado útil em campos que vão além 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 um 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.
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Em outro frente, o grupo de pesquisadores da PUC-Rio vem desenvolvendo pesquisas na área de ciências forense, ou seja, determinação da procedência de bebidas e alimentos, como azeite, vinho e café, a partir de características genéticas, químicas e físicas das bebidas e alimentos. O objetivo é desenvolver uma maneira de detectar falsificação desses produtos a partir de um banco de dados que concentra as várias características de cada um deles.
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