Avanço na Criação de Anticorpos com Inteligência Artificial
Pesquisadores da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial generativa para a criação de anticorpos funcionais. Essa inovação pode otimizar as fases iniciais do desenvolvimento de novos medicamentos.
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Os resultados da pesquisa foram divulgados nesta quarta-feira, 5, na renomada revista científica Nature. O estudo foi liderado por David Baker, que recebeu o Prêmio Nobel de Química em 2024 por seu trabalho no design computacional de proteínas.
Design Racional para Combater Doenças
Segundo Baker, essa mudança representa um avanço significativo: “Estamos passando de métodos aleatórios e evolutivos para o design racional de moléculas”. Anticorpos são proteínas cruciais no sistema imunológico e são amplamente utilizados no tratamento de doenças como câncer, coronavírus e outras enfermidades.
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Ferramenta de IA para Descoberta de Anticorpos
Atualmente, a identificação de novos anticorpos envolve testes em animais e um processo demorado, com tentativas e erros. A ferramenta, chamada RFantibody, é uma adaptação de um modelo de IA do mesmo laboratório, ajustado com dados específicos sobre anticorpos.
Ela sugere quais moléculas devem ser levadas ao laboratório para testes.
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Redução do Tempo de Descoberta
Com a nova abordagem, o processo de descoberta pode ser encurtado para algumas semanas, eliminando a necessidade de testes em animais. A precisão é fundamental, pois a diferença entre uma célula normal e um tumor pode ser determinada por uma única proteína.
Potencial na Indústria Farmacêutica
A utilização da IA demonstra potencial para transformar o setor farmacêutico. No entanto, a ferramenta não acelera etapas como testes clínicos e aprovações regulatórias.