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Pesquisa de bioinformática pode ajudar na descoberta de novo medicamento para tratamento da covid-19

09/05/2022

A pandemia do coronavírus deu uma trégua ao mundo, mas ainda é possível que o SARS-CoV-2 promova novas mutações que irão exigir medicamentos preventivos ou curativos da covid-19. A ciência mundial tem se antecipado na procura de substâncias que sejam capazes de deter a multiplicação do vírus no nosso organismo. Uma equipe de pesquisadores do Departamento de Informática (DPI) da UFV faz parte desta busca e já encontrou uma molécula que pode ser promissora no combate à replicação do vírus. A descoberta está em fase de registro de patente e rendeu um artigo na prestigiada revista científica Plos One.

Mas, como a computação pode ajudar no combate às doenças? A professora Sabrina Silveira explica que este é o trabalho da Bioinformática, a área de pesquisa em que ela atua e que busca propor novos algoritmos da computação para tratar problemas que são essencialmente biológicos. Esses pesquisadores criam modelos que “ensinam” as máquinas a selecionar o que lhes interessam em meio a milhões de dados já existentes, por isso, a técnica se chama machine learning, que é parte da Inteligência Artificial.

A equipe da UFV partiu de bases de dados de moléculas já conhecidas e aprovadas pela Food and Drug Administration - a agência federal do Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos Estados Unidos. Lá, existem centenas de milhares de moléculas já estudadas e que são utilizadas em produtos alimentícios ou farmacêuticos. Os modelos criados pelos pesquisadores da Universidade buscaram moléculas com potencial para inibir uma proteína do vírus chamada de protease principal (main protease 3CLpro) e que ajuda o vírus a se replicar no interior das nossas células. A técnica que consiste em focar em alvos terapêuticos já é bastante usada na indústria farmacêutica, o difícil é encontrar moléculas capazes de fazer este trabalho com segurança. “Nosso objetivo é reposicionar fármacos que já são conhecidos, mas podem ter outras utilizações. Nós usamos a estratégia de aprendizagem de máquina para buscar moléculas capazes de inibir o trabalho da protease principal, interferindo especificamente neste processo da replicação do coronavírus”, disse Sabrina.

A pesquisadora e estudante de mestrado do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFV, Isabela Gomes, é a primeira autora do trabalho publicado no início do mês de maio na Revista Plos One, orientado pela professora Sabrina. Ela conta que, de todas as moléculas possíveis, as simulações moleculares computacionais selecionaram apenas 16 com potencial para inibição da proteína que ajuda na replicação do coronavírus. Na revisão de literatura deste material, as pesquisadoras foram afunilando as possibilidades e descobriram que algumas moléculas já estavam sendo estudadas por outros grupos de pesquisa. Então, elas focaram na ambenônio, que se mostrou muito promissora nos estudos computacionais, mas ainda pouco estudada para coronavírus. A seleção gerou o pedido de depósito da patente como possível novo uso da substância.

Próximas etapas

O trabalho da bioinformática poderia ter parado por aí, mas as pesquisadoras quiseram ir além, dando início à fase de testes in vitro, ou seja, testando a relação da molécula com o vírus em laboratório. E, então, elas chegaram ao maior entrave para a pesquisa brasileira: a falta de verbas. “Enquanto as grandes empresas e universidades estrangeiras têm dinheiro para testar todos os compostos que se mostraram promissores, nós precisamos focar apenas em um ou interromper o trabalho na fase de predições experimentais feitas por computadores”, lamentou Sabrina. Com o esforço conjunto da Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PPG), do Departamento de Biologia Geral (DBG) e do DPI, as pesquisadoras conseguiram comprar os insumos para iniciar os ensaios in vitro. “Para avançar, é fundamental termos uma equipe interdisciplinar, envolvendo especialistas em computação, bioinformática e bioquímica, em especial os experimentalistas, que podem avaliar se as predições computacionais funcionam na prática. Agora, há um longo caminho pela frente. Se os ensaios in vitro derem certo, o próximo passo será a realização de ensaios em cultura celular e, caso os resultados sejam promissores, em animais (in vivo)". Hoje em dia é assim que nascem os medicamentos que têm sucesso em todo o mundo: tudo começa com os cientistas da computação testando milhões de possibilidades que contam com a inteligência artificial para acelerar o processo.

O trabalho publicado na Plos One, bem como uma tese de doutorado também orientada pela professora Sabrina, foram destaques na edição especial de uma revista comemorativa dos 70 anos do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). 

Fazem parte deste trabalho os seguintes pesquisadores: Charles Santana (UFMG), Leandro Marcolino (Lancaster University - Reino Unido), Leonardo Lima (UFSJ), Raquel Minardi (UFMG), Roberto Dias e Sérgio de Paula, ambos do Departamento de Biologia Geral (DBG-UFV). 

Léa Medeiros

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