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O Parkinson, distúrbio do sistema nervoso que afeta o movimento, é a segunda doença degenerativa mais comum no mundo, ficando atrás apenas do Alzheimer. Mesmo com os esforços dos pesquisadores, atualmente ainda não existem medicamentos ou terapias que possam retardar ou prevenir a progressão da condição.
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Uma nova técnica baseada em inteligência artificial, desenvolvida pela Universidade de Cambridge pode tornar a busca por tratamentos para o Parkinson menos trabalhosa, menos cara e 10 vezes mais rápida.
Busca por medicamentos
- Os cientistas desenvolveram uma ferramenta de IA que consegue identificar compostos que bloqueiam a aglomeração da proteína que causa o Parkinson.
- Eles usaram a tecnologia para investigar uma biblioteca química gigantesca e encontraram cinco potenciais compostos.
- Esse processo de rastreio de químicos é uma das primeiras fases para a criação de qualquer medicamento e normalmente é demorado e caro.
- Com a IA, a etapa foi acelerada em 10 vezes e reduziu o custo do processo em mil vezes.
- A expectativa é que, graças à ferramenta, os tratamentos para a doença cheguem rapidamente aos pacientes.
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Inibindo a alfa-sinucleína
Quando alguém tem Parkinson, as proteínas chamadas de alfa-sinucleína, importantes para a função neuronal, não se comportam como deveriam. Elas se dobram e se aglomeram, formando os corpos de Lewy, que se acumulam no cérebro e causam a morte de células nervosas.
Para tratar o Parkinson, os cientistas estão tentando encontrar pequenas moléculas que possam impedir essas proteínas de se aglomerarem. Encontrá-las é um processo longo e difícil, o que atrasa a descoberta de novos tratamentos. Mas isso deve mudar com a IA.
Os primeiros testes
Alguns dos compostos encontrados já passaram pelas primeiras fases de testes. Desta vez, os pesquisadores usaram computadores para prever quais seriam os melhores compostos. Eles treinaram o modelo de aprendizado com informações dos experimentos iniciais e puderam identificar quais partes das moléculas eram importantes para a ligação com as proteínas problemáticas.
Esses compostos foram projetados para mirar em áreas específicas das proteínas agregadas e inibir seu aumento descontrolado. Como resultado da análise com a IA, eles se tornaram centenas de vezes mais potentes e econômicos do que os criados anteriormente.
A aprendizagem automática está tendo um impacto real no processo de descoberta de medicamentos – está acelerando todo o processo de identificação dos candidatos mais promissores.
Michele Vendruscolo, líder da pesquisa, para o Medical Xpress
A pesquisa foi publicada na revista Nature Chemical Biology.
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