Pesquisa da UFV pode ajudar na descoberta de novo medicamento para tratamento da Covid-19

Apesar dos índices de mortes, casos confirmados e hospitalizações em decorrência da Covid-19 apresentarem queda nos últimos meses, a ciência mundial segue na busca por medicamentos preventivos e curativos da doença.

Uma equipe de pesquisadores do Departamento de Informática (DPI) da Universidade Federal de Viçosa(UFV) encontrou uma molécula que pode ser eficaz no combate à reaplicação do SARS-CoV-2, vírus causador da Covid-19. A descoberta está em fase de registro de patente.

Mas o que o ramo de informática tem a ver com combate às doenças?

 

De acordo com a professora da UFV, Sabrina Silveira, o trabalho que está sendo desenvolvido pelo Departamento de Informática é o da bioinformática – área de pesquisa que busca propor novos algoritmos da computação para tratar problemas que são essencialmente biológicos.

“Esses pesquisadores criam modelos que “ensinam” as máquinas a selecionar o que lhes interessam em meio a milhões de dados já existentes, por isso, a técnica se chama ‘machine learning’, que é parte da Inteligência Artificial”, explicou.

Objetivo do estudo

 

A equipe da UFV partiu de bases de dados de moléculas já conhecidas e aprovadas pela agência federal do Departamento de Saúde e Serviços Humanos dos Estados Unidos (Food and Drug Administration), utilizadas em produtos alimentícios ou farmacêuticos.

Os modelos criados pelos pesquisadores da UFV buscaram moléculas com potencial para inibir uma proteína do vírus chamada protease principal (main protease 3CLpro) e que ajuda o vírus a se replicar no interior das nossas células.

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A técnica que consiste em focar em alvos terapêuticos já é bastante usada na indústria farmacêutica, mas é difícil encontrar moléculas capazes de fazer este trabalho com segurança.

“Nosso objetivo é reposicionar fármacos que já são conhecidos, mas podem ter outras utilizações. Nós usamos a estratégia de aprendizagem de máquina para buscar moléculas capazes de inibir o trabalho da protease principal, interferindo especificamente neste processo da replicação do coronavírus”, explicou Sabrina.

Fazem parte deste trabalho os seguintes pesquisadores:

  • Charles Santana (UFMG),
  • Leandro Marcolino (Lancaster University – Reino Unido),
  • Leonardo Lima (UFSJ),
  • Raquel Minardi (UFMG),
  • Roberto Dias e Sérgio de Paula, ambos do Departamento de Biologia Geral (DBG-UFV).

Como o estudo foi feito?

 

A pesquisadora e estudante de mestrado do programa de pós-graduação em Ciência da Computação da UFV, Isabela Gomes, é a 1ª autora do trabalho, publicado no início do mês de maio na Revista Plos One, orientado pela professora Sabrina.

Isabela conta que, de todas as moléculas possíveis, as simulações moleculares computacionais selecionaram apenas 16 com potencial para inibição da proteína que ajuda na replicação do coronavírus.

Na revisão de literatura deste material, as pesquisadoras foram afunilando as possibilidades e descobriram que algumas moléculas já eram estudadas por outros grupos de pesquisa. Então, elas focaram na ambenônio, que se mostrou muito promissora nos estudos computacionais, mas ainda pouco estudada para coronavírus. A seleção gerou o pedido de depósito da patente como possível novo uso da substância.

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Falta de verbas

 

As pesquisadoras realizaram testes in vitro, ou seja, testando a relação da molécula com o vírus em laboratório, mas a falta de verba dificultou o trabalho.

“Enquanto as grandes empresas e universidades estrangeiras têm dinheiro para testar todos os compostos que se mostraram promissores, nós precisamos focar apenas em um ou interromper o trabalho na fase de predições experimentais feitas por computadores”, lamentou Sabrina.

Com o esforço conjunto da Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação (PPG), do Departamento de Biologia Geral (DBG) e do DPI, as pesquisadoras conseguiram comprar os insumos para iniciar os ensaios in vitro.

Conforme a pesquisadora, para avançar, é fundamental ter uma equipe interdisciplinar, envolvendo especialistas em computação, bioinformática e bioquímica, em especial os experimentalistas, que podem avaliar se as predições computacionais funcionam na prática.

“Agora, há um longo caminho pela frente. Se os ensaios in vitro derem certo, o próximo passo será a realização de ensaios em cultura celular e, caso os resultados sejam promissores, em animais (in vivo)”, completou.

Fonte: G1

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