Nova técnica acelera descoberta de medicamentos com dados e simulações moleculares

São PauloPesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Cincinnati e do Hospital Infantil de Cincinnati desenvolveram uma nova abordagem para tornar a descoberta de medicamentos mais rápida e precisa. O método deles, publicado em 30 de agosto na revista Science Advances, combina dados da Biblioteca de Assinaturas Celulares Integradas em Rede (LINCS) com simulações específicas de acoplamento molecular. Esta técnica inovadora reduz o tempo necessário para triagem e avaliação de compostos terapêuticos potenciais de meses para apenas alguns minutos.

Este método possui várias características importantes: utiliza a base de dados LINCS para examinar muitas pequenas moléculas simultaneamente, realiza simulações de acoplamento para verificar como essas moléculas interagem com alvos proteicos específicos e oferece uma triagem mais rápida, ajudando a identificar compostos potencialmente eficazes de forma mais eficiente e precisa.

Alex Thorman, PhD, coautor do estudo, destacou a importância desse novo método. Ele pode acelerar significativamente o processo de descoberta de novos medicamentos, o que é crucial em emergências de saúde como a pandemia de COVID-19. Normalmente, descobrir e aprovar novos remédios leva anos. Essa nova abordagem pode reduzir esse tempo para apenas alguns meses, o que representa uma grande melhoria.

O uso da base de dados LINCS e das simulações moleculares é fundamental para a medicina de precisão. Essa abordagem facilita a criação de tratamentos adaptados ao perfil genético, ambiental e ao estilo de vida de cada indivíduo. Ao identificar mais detalhadamente quais compostos são mais eficazes, é possível personalizar tratamentos com maior precisão, resultando em melhores desfechos para os pacientes.

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Este método pode ajudar a desenvolver tratamentos para doenças atualmente sem cura, como alguns tipos de câncer. As informações detalhadas no banco de dados LINCS, em conjunto com simulações moleculares precisas, podem identificar candidatos a medicamentos promissores que foram ignorados por métodos antigos e mais lentos.

Jim Reigle, PhD, e Somchai Chutipongtanate, PhD, os dois principais autores, colaboraram com os autores seniores Jarek Meller, PhD, e Andrew Herr, PhD. A diversidade de especializações dos pesquisadores fortalece o estudo. Essa cooperação ilustra a importância de integrar biostatística, informática em saúde, imunobiologia e ciências da saúde pública para enfrentar complexos desafios médicos.

Diversas bolsas de estudo, incluindo aquelas do National Institutes of Health e do Departamento de Assuntos dos Veteranos, demonstram que esta pesquisa é amplamente reconhecida por seu potencial impacto. Além disso, o registro de três patentes nos EUA relacionadas a este trabalho indica um forte interesse comercial e potenciais aplicações futuras no desenvolvimento de medicamentos.

A integração de grandes quantidades de dados com simulações moleculares detalhadas representa um avanço significativo na descoberta de novos medicamentos. Este novo método promete agilizar e tornar mais preciso o processo, aprimorando futuros tratamentos e oferecendo esperança a pacientes com doenças atualmente incuráveis.