Imagem: Freepik/Fotomontagem Jornal da USP
A identificação das chamadas Novas Substâncias Psicoativas (NSP) é considerada uma questão de saúde pública. De acordo com o Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime (UNODC), são moléculas desenvolvidas com finalidades ilícitas, visando a burlar as regulamentações nacionais e internacionais sobre substâncias já controladas. Elas tentam replicar ou disfarçar efeitos de outras drogas, como a maconha, cocaína, heroína, LSD, ecstasy ou metanfetamina.
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A fim de melhorar a identificação das NPS, um estudo do químico Caio Henrique Pinke Rodrigues, da USP, propõe uma nova maneira de analisar essas substâncias. Um dos pilares do trabalho é a aplicação da Teoria do Funcional da Densidade (DFT), um método de química quântica computacional capaz de determinar a estrutura eletrônica de átomos e moléculas.
Essa abordagem fornece informações químicas que seriam difíceis de obter em laboratórios convencionais através das análises tradicionais. Além disso, as metodologias in silico – realizadas através de análises computacionais – dispensam a necessidade de realizar testes em animais, cultivo de células e preparação de diferentes padrões laboratoriais, oferecendo uma alternativa mais versátil e econômica, uma vez que são realizadas através de simulações computacionais para a obtenção de informações.
Os métodos in silico foram aplicados em três vertentes: detecção de substâncias, identificação estrutural e previsão de toxicidade. Essas informações são vitais para investigações criminais, análises forenses e avaliação dos riscos à saúde, segundo reportagem do Jornal da USP.
O estudo já produziu resultados significativos, fornecendo referências analíticas para diversas substâncias de interesse forense, como anfetaminas, catinonas, canabinoides sintéticos e outros compostos. Como resultado dos trabalhos, surgiu a startup Sci-Prediction, incubada no Supera Parque em Ribeirão Preto.
Esta post foi modificado pela última vez em 14 de dezembro de 2023 12:51