Estudante da UC desenvolve modelo de IA para descoberta e otimização de fármacos
Investigação conduzida por uma estudante do Programa de Doutoramento Conjunto entre a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) e a Macao Polytechnic University (MPU) abre novas perspetivas no campo da descoberta de fármacos.
Yanan Tian desenvolveu um modelo avançado de inteligência artificial (IA) capaz de acelerar e tornar mais precisa a identificação e otimização de novos medicamentos, um trabalho agora publicado na revista Nature Communications. O projeto foi orientado pelos professores Joel P. Arrais, do Departamento de Engenharia Informática da FCTUC, e Huanxiang Liu, da MPU, no âmbito do programa Dual Doctoral Degree MPU-UC, que promove a cooperação científica entre Portugal e Macau.
A investigação foca-se nas proteínas quinases, uma classe de alvos terapêuticos de enorme relevância por regularem processos essenciais como proliferação, diferenciação e morte celular. Apesar do seu potencial biomédico, o desenvolvimento de inibidores seletivos continua a ser um desafio devido à elevada conservação estrutural entre diferentes quinases, o que torna difícil distinguir as suas interações com candidatos a fármacos. Além disso, os ensaios laboratoriais tradicionais são dispendiosos e morosos, atrasando a criação de novas terapias.
Para ultrapassar estes obstáculos, Yanan Tian criou o modelo MMCLKin, que utiliza métodos de IA de última geração para prever, com maior precisão e interpretabilidade, a atividade e a seletividade de inibidores de quinases. O modelo combina redes de grafos geométricos, técnicas de linguagem aplicadas a sequências proteicas e mecanismos de atenção multicanal, permitindo identificar de forma detalhada as características estruturais que determinam a interação entre quinases e compostos químicos.
Segundo Joel P. Arrais, “o MMCLKin demonstra uma capacidade superior em relação aos modelos existentes, sobretudo em cenários complexos que envolvem mutações ou estruturas proteicas ainda não descritas experimentalmente”. Esta versatilidade permite “explorar possibilidades terapêuticas que antes exigiam longos períodos de investigação laboratorial”.
A equipa realizou ainda ensaios biológicos ADP-Glo para validar o desempenho do modelo. Os resultados confirmaram que cinco dos compostos sugeridos pelo MMCLKin inibem eficazmente a mutação LRRK2 G2019S, associada a várias doenças neurodegenerativas. Quatro destes compostos demonstraram atividade em concentrações nanomolares, evidenciando o potencial do modelo para acelerar o desenvolvimento de terapias direcionadas e de elevada eficácia.
Para os autores, esta abordagem representa um avanço significativo na aplicação da IA à biomedicina, demonstrando como modelos computacionais podem “reproduzir in silico processos biológicos que, em contexto tradicional, levariam anos ou mesmo décadas a observar”. Além de reduzir custos e tempo de investigação, o MMCLKin “abre caminho para criar modelos generalistas capazes de antecipar o comportamento de quinases ainda pouco estudadas”.
Com impacto direto em áreas como o cancro, doenças neurodegenerativas e medicina personalizada, este trabalho sublinha o valor crescente da IA como ferramenta central na inovação farmacêutica. A investigação marca também um passo relevante na internacionalização e na colaboração académica entre Portugal e Macau, reforçando o papel da FCTUC na ciência global.
