IA auxilia no tratamento enzimático de danos à coluna vertebral

Além dos efeitos imediatos que podem levar à paraplegia, danos à coluna vertebral costumam ser seguidos por processos inflamatórios que resultam na formação de um tecido denso cicatricial, o qual adiciona um elemento complicador às terapias regenerativas. Uma enzima chamada de condroitinase, derivada de bactérias, é comumente utilizada para degradar esse tipo de tecido, mas ela é pouco estável à temperatura corporal, perdendo toda sua atividade em poucas horas. Cientistas têm testado o uso de copolímeros para estabilizar a enzima, mas como se entende muito pouco do processo de formação desses complexos, este estudo acaba sendo uma busca no escuro, que leva tempo e produz pucos resultados promissores.

Pesquisadores da Universidade de Rutgers, nos Estados Unidos, desenvolveram um método baseado em inteligência artificial para acelerar este processo de descoberta, ao mesmo tempo em que aumenta sua eficiência. Numa primeira fase, copolímeros candidatos são sintetizados de forma automática, e testados após complexação com a enzima. Com base nos resultados, um modelo de regressão gaussiana é aplicado para definir as características do copolímero que aumentam a estabilidade da enzima, e um processo de otimização bayesiana propõe atualizações na constituição dessas moléculas para melhorar ainda mais o seu efeito. As etapas são repetidas de forma iterativa até que uma molécula promissora tenha sido identificada.

No estudo publicado este ano, os pesquisadores conseguiram identificar um copolímero que, combinado à enzima, manteve 30% de sua atividade após uma semana, quando a enzima nativa perde toda sua atividade em apenas 3 horas. O método começou com uma coleção de 504 moléculas, sendo que a cada uma das 3 iterações realizadas, 24 eram selecionadas para a próxima etapa.

Os resultados positivos motivaram os pesquisadores a testarem a formulação encontrada em um modelo animal, o que está sendo realizado neste momento. Mesmo que esta combinação específica não se mostre eficiente, o método garante que novas moléculas possam ser propostas com uma rapidez inédita.

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