ARTIGO

Octávio Luiz Franco: "O desenho de fármacos interestelar"

Coordenador do S-Inova Biotech, professor da UCDB

7 OUT 2017 Por 02h:00

Na história da ciência e do desenvolvimento cientifico, algumas áreas aparentemente desconexas levaram a descobertas que mudaram o caminho da sociedade humana. Acidentes, fatos aparentemente improváveis e a pura necessidade lavaram ao aparecimento de compostos como os antibióticos ou de artefatos como o relógio de pulso. Em alguns casos entretanto uma linha de raciocínio indireta pode levar a descobertas inovadoras, sendo esta estratégia o que chamamos de pensar fora da caixa. Assim apostam algumas empresas como a farmacêutica Sunovion, que no ano passado desafiou um grupo de empregados experientes com uma tarefa incomum.

Na sede da empresa todos os químicos foram convidados a jogar um jogo de videogame para ver quem descobriria as melhores pistas para geração de novos medicamentos. Seus computadores apresentavam uma centena de estruturas químicas mas apenas dez apresentavam informações sobre seus efeitos biológicos. Desta forma os pesquisadores tinham a árdua tarefa de selecionar outras moléculas que poderiam vir a ser fármacos candidatos, utilizando seus conhecimentos de química e biologia estrutural. Atuando contra onze pesquisadores, um algoritmo de inteligência artificial oferecia várias tarefas e diferentes perspectivas. Dez deles estiveram entretidos por horas a fio, embora um deles tenha destruido seu próprio computador.

O jogo aqui descrito foi o embrião de uma nova onda onde grupos industriais tem usado computadores para explorar o imenso universo químico. Desta forma algoritmos cada vez mais potentes e eficientes catalogam, caracterizam e comparam as propriedades de milhões de compostos in silico afim de auxiliar pesquisadores a encontrarem rapidamente os melhores candidatos de drogas para um alvo de determinada doença. Entretanto afim de navegar neste fantástico universo químico, um mapa seria de valia inestimável. No início do século XXI o químico suíço Jean-Louis Reymond iniciou um banco de dados de moléculas. Após dezesseis anos este banco chamado GDB-17, apresenta uma vasta coleção virtual de 166.000.000.000 de compostos.

Para dar sentido a esta imensa quantidade de possíveis pontos de partida para a criação de medicamentos Reymond encontrou uma maneira de organizar seu universo químico. Inspirado na tabela periódica, ele agrupou compostos em um espaço multidimensional onde os compostos vizinhos apresentam propriedades relacionadas, criando uma nova galáxia molecular. Ao fazer isso observou que para cada droga que chega ao mercado, aparentemente existem milhões de compostos quimicamente quase idênticos sendo que alguns destes funcionam melhor do que o próprio medicamento aprovado.

Químicos simplesmente não podiam conceber bilhares de variações sem auxilio, uma vez que não há como chegar a estes isômeros usando papel e caneta. Em um experimento de prova de conceito, Reymond começou com uma molécula conhecida capaz de se ligar ao receptor nicotínico de acetilcolina, um alvo útil para distúrbios envolvendo o sistema nervoso ou função muscular. Ao termino da análise, obteve uma lista restrita de 344 compostos. A equipe sintetizou três e descobriu que dois deles poderiam ativar o receptor de forma potente sendo eficientes para o tratamento da atrofia muscular.

A partir daí outros inúmeros experimentos foram conduzidos, demonstrando que as agora comumente chamadas galáxias moleculares, em comparação do número de moléculas com a quantidade de estrelas, são simplesmente minas de ouro a serem exploradas. O próximo passo entretanto, não consiste em apenas minerar estes compostos, mas utilizar a aprendizagem de máquinas, em que os algoritmos usam dados e experiência para ensinar a si mesmos quais compostos se ligam a quais alvos, encontrando padrões que são invisíveis para a percepção humana.

Na década de 90, o Deep Blue da IBM bateu o famoso enxadrista Garry Kasparov. Mas a dramática perda não marcou o fim do xadrez. Em vez disso, Kasparov criou uma versão do jogo em dupla em que cada equipe foi composta por um jogador humano e uma inteligência artificial. A lição que tiramos é que juntos, o humano e a máquina podem superar qualquer humano, mas também podem superar qualquer algoritmo, A ciência está vigilante ao nosso lado, atuando sabiamente para solucionar os problemas de nossa sociedade.

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