Os pesquisadores em saúde têm buscado utilizar a computação para projetar moléculas que se liguem a receptores específicos, prometendo tratamentos mais direcionados para doenças. Junmei Wang, professor de ciências farmacêuticas, desenvolveu uma nova abordagem nesse campo.

No artigo publicado na revista Science Advances, Wang apresenta o Full-Spectrum Generative Lead Discovery (FSGLD), um framework inovador que utiliza inteligência artificial gerativa para identificar compostos existentes com potencial terapêutico.

Identificação por impressões digitais moleculares

O método consiste em usar uma representação simplificada das moléculas chamada impressão digital molecular, que codifica as principais características químicas. Uma rede de adversários gerativos chamada DRUG-GAN é utilizada para gerar essas impressões digitais e distinguir entre falsas e reais.

Avaliação de compostos contra alvos de medicamentos comuns

A equipe de Wang testou o método em dois dos alvos mais frequentemente atacados pelos medicamentos: receptores G proteínas ligadas e proteínas kinases. Os resultados foram positivos, identificando compostos novos que ainda se ligavam aos receptores.