A malária, uma doença tropical que causa quase 250 milhões de casos todos os anos no mundo, é um dos principais desafios de saúde pública em regiões tropicais e subtropicais.
Na ausência de uma vacina eficiente e definitiva contra a doença, o tratamento inclui uma combinação de medicamentos que agem em diferentes estágios do ciclo de vida do Plasmodium falciparum, o parasita responsável pelos casos mais graves de malária. No entanto, o parasita tem a capacidade de desenvolver resistência rapidamente, tornando urgente a necessidade de identificar novos fármacos.
Nesse contexto, pesquisadores das universidades Estadual de Campinas (Unicamp), de São Paulo (USP) e Federal de Goiás (UFG) estão utilizando a inteligência artificial (IA) para identificar medicamentos já aprovados para uso em humanos, ou em fase de estudo clínico, que apresentam potencial ação contra o parasita da malária.
O Poder da IA no Reposicionamento de Fármacos
Carolina Horta Andrade, coordenadora do estudo e pesquisadora líder do Laboratório de Planejamento de Fármacos e Modelagem Molecular (LabMol) da UFG e colaboradora do Instituto de Biologia (IB) da Unicamp, explica que os cientistas utilizaram uma estratégia computacional para a busca e seleção de alvos e moléculas. “É o que chamamos de reposicionamento de fármacos, ou seja, encontrar novos usos entre medicamentos que já são aprovados para o uso em humanos ou que estão em estágio clínico de desenvolvimento”, explica Horta.
O primeiro passo do estudo foi uma análise de transcriptoma do parasita em diferentes fases de seu ciclo de vida. O objetivo dessa etapa foi identificar genes codificadores de proteínas altamente expressos em mais de um estágio. Foram encontrados 674 genes, dos quais 409 são considerados essenciais para a sobrevivência do parasita.
Identificando Novos Alvos
Os cientistas pesquisaram esses genes individualmente no repositório Therapeutic Target Database, encontrando 300 compostos bioativos associados a 147 deles. Os fármacos foram checados um a um com a ferramenta “Chemical Checker”, que permite a busca por compostos semelhantes. Esse tipo de análise consiste em comparar as estruturas moleculares dos compostos e dos genes do parasita e descobrir se há compatibilidade.
Chegou-se a 75 compostos conhecidos e 1.557 similares, totalizando 1.632 com potencial bioatividade. Dois foram selecionados – NVP_HSP990 e aglicona de silvestrol – e suas reações foram avaliadas experimentalmente.
Testes In Vitro
Os dois compostos selecionados foram testados tanto em cepas de P. falciparum 3D7 (linhagem sensível à cloroquina) quanto na cepa multirresistente Dd2. Ambos apresentaram potente atividade inibitória contra o parasita no estágio sanguíneo assexuado. Além disso, a aglicona de silvestrol, que é derivada de um produto natural, a árvore tropical Aglaia foveolata, exibiu baixa citotoxicidade em células de mamíferos, potencial de bloqueio da transmissão e atividade inibitória comparável à dos antimaláricos estabelecidos.
Próximos Passos
“Esses fármacos, naturalmente, ainda precisam ser testados em modelos animais, in vivo, para que sua eficácia e segurança sejam garantidas e, no futuro, façam parte de testes clínicos em seres humanos”, diz Horta. “Mas os resultados são bastante promissores no sentido de termos opções de compostos químicos que possam seguir adiante e mostram que o uso de ferramentas computacionais e de inteligência artificial pode facilitar a descoberta de fármacos contra o parasita da malária.”
Este estudo é um exemplo de como a inteligência artificial pode ser uma ferramenta poderosa na luta contra doenças como a malária, acelerando o processo de descoberta de novos medicamentos e abrindo novas possibilidades para o tratamento de doenças.
