Ufam registra plataforma de IA para apoiar descoberta de fármacos contra leishmaniose
Tecnologia desenvolvida por pesquisadores da Ufam integra análises químicas e biológicas para priorizar candidatos a medicamentos contra a doença
Por Redação Folha da Mangaba
A Universidade Federal do Amazonas (Ufam) registrou no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) uma plataforma computacional que utiliza inteligência artificial para auxiliar na descoberta e seleção de novos fármacos contra a leishmaniose. A ferramenta, chamada GAIA, foi criada pela professora Fernanda Guilhon-Simplicio e pelos estudantes Douglas Emanuel Mota de Souza e Micael Davi Lima de Oliveira, vinculados ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas e à graduação em Ciências Farmacêuticas.
Desenvolvido em Python, o programa automatiza etapas como validação estrutural das moléculas, cálculo de propriedades físico-químicas, previsão de ADMET, ancoragem e dinâmica molecular para avaliar a interação dos compostos com alvos biológicos. Segundo Douglas Emanuel, o sistema ajuda a reduzir o número de moléculas que precisam ser sintetizadas e testadas em laboratório, focando nos candidatos mais promissores.
O registro no INPI formaliza a proteção da propriedade intelectual da plataforma, o que pode facilitar futuras parcerias e continuidade da pesquisa. A professora Fernanda explicou que a plataforma integra diferentes ferramentas usadas no planejamento de fármacos, que antes funcionavam isoladamente, otimizando o fluxo de trabalho do grupo de pesquisa.
A leishmaniose é uma doença infecciosa causada por parasitos do gênero Leishmania e ainda carece de novas opções terapêuticas. O desenvolvimento da plataforma representa um avanço na aplicação da inteligência artificial para a química medicinal, permitindo sugerir moléculas com maior potencial terapêutico e menor toxicidade.
Para o estudante Micael Oliveira, participar do projeto durante a graduação mostrou que é possível realizar ciência avançada na Amazônia, enfrentando desafios como a integração de sistemas e o tratamento de dados químicos desbalanceados, além de garantir a confiabilidade das previsões feitas pelos modelos.
Com informações de UFAM
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