Parasita causador da malária é conhecido por criar resistência aos medicamentos rapidamente; cientistas brasileiros utilizam IA em busca de novos tratamentos para a doença Cientistas brasileiros estão utilizando a inteligência artificial em busca de novas possibilidades de tratamento para um dos principais problemas de saúde pública em áreas tropicais e subtropicais, como a maioria das regiões do Brasil: o Plasmodium falciparum, parasita causador da forma mais grave da malária, doença que registra quase 250 milhões de casos anualmente, ao redor do mundo.
Uma das principais preocupações dos médicos e cientistas acerca da doença, que ainda não possui vacina, é a capacidade do parasita de desenvolver muito facilmente resistência aos medicamentos mais comuns utilizados, como a cloroquina. Atualmente, o tratamento é feito a partir de uma combinação de remédios que agem nos diferentes estágios de vida do P. falciparum, em uma tentativa de evitar a resistência aos fármacos.
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Plasmodium falsiparum, parasita causador da malária, no estágio sanguíneo assexuado
Reprodução/FAPESP (acervo dos pesquisadores)
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Em busca de novas soluções para o problema, pesquisadores das universidades Estadual de Campinas (Unicamp), de São Paulo (USP) e Federal de Goiás (UFG) estão utilizando uma combinação de ferramentas computacionais, incluindo a inteligência artificial, para encontrar, entre medicamentos que já são utilizados para outros fins, compostos que também sejam compatíveis para o tratamento da malária. Essa estratégia é chamada de reposicionamento de fármacos, de acordo com Carolina Horta Andrade, coordenadora do estudo.
O primeiro passo foi realizar o sequenciamento das moléculas de RNA do parasita em diferentes fases do seu ciclo de vida. Foram mapeados, no total, 674 genes, sendo 409 deles considerados essenciais para a sobrevivência do P. falciparum. A partir daí, os cientistas pesquisaram cada um destes 409 genes em um banco de dados digital, com o objetivo de encontrar possíveis compostos bioativos associados a eles. A pesquisa retornou 300 fármacos, associados a 147 genes. Em seguida, utilizando outra ferramenta digital conhecida como Chemical Checker, os pesquisadores foram em busca de outros compostos semelhantes a estes, para testar a compatibilidade com os genes do parasita.
A ferramenta encontrou 1.632 compostos com potencial bioatividade contra o P. falciparum. Nesta fase, entrou em ação uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pelo Laboratório de Planejamento de Fármacos e Modelagem Molecular (LabMol) da UFG, que foi o responsável por separar estes compostos como ativos e inativos. Finalmente, após esta triagem, os cientistas separaram dois fármacos — NVP_HSP990 e aglicona de silvestrol — para a fase de testes experimentais.
Mosquito da espécie Anopheles, conhecido como carapanã ou mosquito prego: um dos principais transmissores da malária
Reprodução/Prefeitura de Sete Lagoas
Resultados promissores
Os dois compostos foram testados em duas cepas distintas do parasita — uma já multirresistente à medicamentos e outra ainda sensível à cloroquina, tratamento mais comum — e o resultado foi promissor em ambas. A aglicona de silvesterol, inclusive, apresentou uma ação bastante semelhante à de antimaláricos já estabelecidos.
Segundo Carolina Horta, os fármacos ainda precisam ser testados in vivo (em animais e humanos) mas os resultados são animadores tanto no sentido de descobrir novas opções de tratamento para doença quanto por comprovarem a eficácia do uso de ferramentas computacionais e IA para acelerar estas descobertas.
Fabio Trindade Maranhão Costa, professor do IB-Unicamp e colaborador do estudo, definiu o uso da inteligência artificial em simulações computacionais como um “avanço fantástico”. Ele ressalta, no entanto, que para a validação dos novos compostos é necessário testar, ainda, se eles podem gerar resistência com facilidade, o que demanda um maior trabalho.
Com informações de FAPESP
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