O trabalho de Yanan Tian, aluna do Programa de Doutoramento Conjunto entre a Faculdade de Ciências e Tecnologia Universidade de Coimbra (UC) e a Universidade Politécnica de Macau (UPM), promete uma nova abordagem para a concepção de fármacos com maior selectividade e eficácia clínica.
“Este trabalho propõe o modelo MMCLKin, uma estrutura baseada em métodos de inteligência artificial (IA) avançada, concebida para prever com elevada precisão e interpretabilidade a atividade e selectividade de inibidores de quinases, acelerando significativamente o processo de descoberta e optimização de novos fármacos direcionados”, explicou Yanan Tian, em comunicado da Faculdade de Ciência e Tecnologia enviado à agência Lusa.
Segundo a nota, as proteínas quinases constituem uma das classes de alvos terapêuticos mais relevantes na investigação biomédica, cujo potencial resulta do papel central que desempenham na regulação de múltiplos processos celulares, incluindo proliferação, diferenciação e morte celular. “No entanto, o desenvolvimento de inibidores altamente seletivos continua a ser um desafio, devido à forte conservação estrutural entre as quinases e ao elevado custo dos ensaios experimentais”, referiu.
Os resultados da investigação realizada sob a orientação dos professores Joel P. Arrais, do Departamento de Engenharia Informática da FCTUC, e Huanxiang Liu, da UPM, “demonstram que o modelo supera os métodos existentes na previsão da afinidade e seletividade de inibidores, mesmo em casos que envolvem estruturas desconhecidas ou quinases mutadas”.
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