Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), Universidade de São Paulo (USP) e Universidade Federal de Goiás (UFG) utilizaram a inteligência artificial (IA) para identificar medicamentos já aprovados para o uso em humanos, ou em fase de estudo clínico, que apresentam potencial ação contra o parasita da malária. O estudo, divulgado na revista ACS Omega, destaca a importância desse avanço para o tratamento da doença.
A malária é um dos principais desafios de saúde pública em regiões tropicais e subtropicais, causando quase 250 milhões de casos todos os anos no mundo. Com a ausência de uma vacina eficiente e definitiva contra a doença, o tratamento inclui uma combinação de medicamentos que agem em diferentes estágios do parasita para evitar a resistência, que é comum.
Segundo Carolina Horta Andrade, coordenadora do estudo e pesquisadora líder do Laboratório de Planejamento de Fármacos e Modelagem Molecular (LabMol) da UFG, a descoberta de novos fármacos é urgente devido à rápida capacidade de desenvolvimento de resistência do parasita.
Com o objetivo de identificar novos fármacos, os cientistas utilizaram uma estratégia computacional para a busca e seleção de alvos e moléculas, uma prática conhecida como reposicionamento de fármacos. O primeiro passo do estudo foi uma análise de transcriptoma do parasita em diferentes fases de seu ciclo de vida. Foram encontrados 674 genes, dos quais 409 são considerados essenciais para a sobrevivência do parasita.
Em seguida, foram pesquisados 300 compostos bioativos associados a 147 desses genes, resultando em 75 compostos conhecidos e 1.557 similares, totalizando 1.632 com potencial bioatividade. Dois compostos foram selecionados – NVP_HSP990 e aglicona de silvestrol – e suas reações foram avaliadas experimentalmente.
Testes in vitro mostraram que ambos os compostos apresentaram potente atividade inibitória contra o parasita no estágio sanguíneo assexuado. Além disso, a aglicona de silvestrol exibiu baixa citotoxicidade em células de mamíferos, potencial de bloqueio da transmissão e atividade inibitória comparável à dos antimaláricos estabelecidos.
O uso da inteligência artificial e ferramentas computacionais no estudo acelerou a descoberta de fármacos promissores para o tratamento da malária. Os resultados são bastante promissores, mas os fármacos ainda precisam ser testados em modelos animais vivos para garantir sua eficácia e segurança.
Além deste estudo, outro trabalho publicado na revista Antimicrobial Agents and Chemotherapy, coordenado por outros pesquisadores, utilizou simulações com modelos tridimensionais (3D) da estrutura da proteína para encontrar inibidores de proteínas-chave para a reprodução do parasita em diferentes estágios do ciclo de vida. A molécula de quinazolina (542) apresentou atividade potente contra estágios sanguíneos assexuados do parasita, com a vantagem de também ter alto índice de seletividade, ou seja, uma sólida capacidade de combater a doença sem causar tantos danos ao organismo.
Os resultados apontam para avanços significativos na busca por novos medicamentos contra a malária, proporcionando esperanças para um tratamento mais eficaz e seguro da doença. A utilização da inteligência artificial e ferramentas computacionais promete acelerar a descoberta de fármacos para doenças negligenciadas, como é o caso da malária.