Uma equipe internacional de pesquisadores utilizou uma abordagem inovadora para desenvolver anticorpos eficazes contra o perigoso vírus da encefalite equina venezuelana (VEEV). Os resultados foram publicados agora na revista especializada Antibodies[1].
Método inovador: desenvolvimento de anticorpos com IA
O foco do estudo é a aplicação de deep learning generativo. Os cientistas treinaram um modelo com uma grande quantidade de sequências de anticorpos que já se ligam ao VEEV ou a vírus semelhantes. O modelo foi então ajustado para gerar novas sequências de anticorpos potencialmente eficazes. No total, foram criadas mais de 44.000 novas variantes, das quais os candidatos mais promissores foram selecionados[1].
Seleção precisa por inteligência artificial
A seleção dos melhores anticorpos foi realizada com a ajuda de algoritmos modernos. Os pesquisadores utilizaram, entre outros, o conhecido AlphaFold2-Multimer para prever a estrutura e a capacidade de ligação dos novos anticorpos à proteína viral E2. Dessa forma, eles puderam identificar os anticorpos que se ligam ao vírus de forma particularmente forte e específica. As previsões foram posteriormente verificadas em laboratório[1].
Sucesso em laboratório: anticorpos mostram eficácia
Em laboratório, confirmou-se que os anticorpos projetados com IA realmente se ligam ao vírus. Duas variantes em particular (a18 e a155) mostraram boa capacidade de neutralização. No entanto, esses anticorpos foram um pouco mais fracos em comparação com variantes desenvolvidas tradicionalmente. Os pesquisadores atribuem isso, entre outros fatores, às limitações dos modelos de IA atuais: eles só conseguem mapear parcialmente a complexa estrutura viral, pois geralmente trabalham apenas com proteínas virais individuais e não com o vírus inteiro[1].
Perspectiva: IA como ferramenta para a medicina
O estudo mostra que a inteligência artificial é uma ferramenta promissora para o desenvolvimento de novos anticorpos. Embora os resultados atuais ainda não se equiparem totalmente aos métodos tradicionais, o desenvolvimento com IA oferece enormes vantagens: é mais rápido, mais barato e pode testar grandes quantidades de potenciais agentes terapêuticos simultaneamente. Os pesquisadores planejam aprimorar ainda mais seus métodos para desenvolver anticorpos ainda mais eficazes no futuro[1].
Conclusão
O trabalho da equipe internacional é um passo importante em direção a uma nova geração de medicamentos projetados com a ajuda da inteligência artificial. Especialmente para vírus raros ou difíceis de combater como o VEEV, essa abordagem pode salvar vidas no futuro[1].
Fontes:
[1] Design Generativo de Aprendizado Profundo de Anticorpos de Domínio Único Contra o Vírus da Encefalite Equina Venezuelana https://www.mdpi.com/2073-4468/14/2/41
[2] Diskussionspapier_12.09_2:Diskussionspapier.qxd https://www.qs.univie.ac.at/fileadmin/user_upload/d_qualitaetssicherung/Dateidownloads/Publikationsverhalten_in_unterschiedlichen_wissenschaftlichen_Disziplinen.pdf
[3] Forschung und Forschendes Lernen, Projekte und Publikationen 2023 https://www.th-koeln.de/mam/downloads/deutsch/forschung/projekte___publikationen_2023.pdf
[4] Wissenschaftliches Publizieren https://www.bibb.de/dienst/publikationen/en/download/18334
[5] Dr. John P. Fisher https://home.liebertpub.com/media/pdf/German-Research-Article-Writing-Guide.pdf
[6] TH-Nürnberg | Leitfaden zum Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten der Fakultät Sozialwissenschaften https://www.th-nuernberg.de/fileadmin/global/Public_Docs/SW/SW_1171_HR_Leitfaden-wissenschaftliches-Arbeiten_public.pdf
[7] 15. Nachwuchswissenschaftlerkonferenz: Tagungsband https://www.academia.edu/20871203/15_Nachwuchswissenschaftlerkonferenz_Tagungsband
[8] Gesellschaft für Didaktik der Chemie und Physik. Jahrestagung (49.: 2022 : Aachen) https://www.pedocs.de/volltexte/2023/27632/pdf/Vorst_2023_Lernen_Lehren_und_Forschen.pdf
[9] EINE WISSENSCHAFTLICHE https://www.hslu.ch/-/media/campus/common/files/dokumente/ta/ta-campus/bibliothek/ebookv440190906final.pdf/?sc_lang=de-ch
