O desenvolvimento de novos compostos farmacêuticos tem se beneficiado cada vez mais de métodos baseados em simulações computacionais e modelos digitais. No entanto, esse processo enfrenta desafios relacionados ao tempo, custo e complexidade computacional.
Em resposta a essas dificuldades, uma pesquisa realizada por professores da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) apresenta um novo método para a descoberta de fármacos: o DeSAO (De Novo Drug using Simulated Annealing Optimization).
Inspirado no algoritmo Simulated Annealing (SA), o DeSAO foi projetado para democratizar o design de novos medicamentos, eliminando a dependência de hardware especializado, como as Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). O estudo, intitulado “DeSAO: A New Approach for De Novo Drug Discovery using Simulated Annealing Optimization”, foi publicado na revista internacional Expert Systems with Applications.
O trabalho foi desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa da Univasf Algoritmos apLicados à QUÍmica Medicinal e Inteligência Artificial (ALQUIMIA), liderado pelos professores Edilson Beserra de Alencar Filho, do Colegiado de Farmácia (CFarm), e Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto, do Colegiado de Engenharia da Computação (Cecomp). A pesquisa contou também com a colaboração do professor Murilo Boratto, pesquisador do Centro de Supercomputação para Inovação Industrial do SENAI CIMATEC, em Salvador (BA).
Diferente da maioria das abordagens recentes baseadas em Deep Learning, que exigem o treinamento de grandes modelos em GPUs de alto desempenho, o DeSAO utiliza um algoritmo metaheurístico inspirado no Simulated Annealing (SA) para gerar moléculas candidatas com propriedades desejáveis, a partir de uma biblioteca de fragmentos químicos. A proposta mostrou-se eficaz e altamente eficiente, apresentando desempenho equivalente ou superior ao de métodos baseados em redes neurais profundas (Deep Learning).
A limitação de hardware existente em países com menor poder econômico para executar os algoritmos mais recentes, que dependem de hardware especializado como GPUs, foi o que motivou os pesquisadores a desenvolverem o estudo. O professor Rosalvo Oliveira Neto ressalta os benefícios que o novo método proporciona. “Ao eliminar a dependência de infraestrutura computacional muitas vezes inacessível em contextos acadêmicos e institucionais de países em desenvolvimento, a proposta do DeSAO abre caminho para que mais pesquisadores possam explorar o campo do desenvolvimento de novos fármacos com menor custo computacional”, afirmou.
De acordo com Oliveira Neto, o projeto se insere em uma perspectiva interdisciplinar, unindo conhecimentos das áreas de ciência da computação, química medicinal e inteligência artificial, o que reflete a missão do grupo ALQUIMIA: desenvolver soluções computacionais aplicadas à descoberta de novos fármacos e à modelagem de sistemas biológicos, explorando o potencial de algoritmos inteligentes em contextos biomédicos. Ele ainda destaca a importância da publicação da pesquisa em uma revista reconhecida internacionalmente na área de Inteligência Artificial. “A publicação do artigo na Expert Systems with Applications representa um reconhecimento da relevância científica e inovadora da pesquisa e reforça o papel da Univasf como centro de produção de conhecimento de impacto global”, finalizou o docente.
Portal Univasf
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