Pesquisadores da PUC-Rio desenvolveram uma tecnologia baseada em Inteligência Artificial Explicável que promete transformar o desenvolvimento de medicamentos, oferecendo maior precisão na análise de dados toxicológicos.
A ferramenta consegue identificar as partes específicas das moléculas que influenciam a eficácia terapêutica e a toxicidade, acelerando a criação de novos tratamentos.
O método, liderado pelo professor André Silva Pimentel, do Laboratório de Sistemas Complexos da universidade, propõe uma solução para o processo tradicionalmente lento e custoso da descoberta de novos fármacos. Ao contrário de outros modelos de IA, que operam como “caixas-pretas”, essa abordagem explicável permite aos pesquisadores compreender claramente como determinadas características moleculares impactam a segurança e a eficácia dos compostos.
Recentes estudos, publicados na ACS Chemical Neuroscience, aplicaram a tecnologia para investigar a entrada de medicamentos no cérebro, o que pode ser crucial no tratamento de condições como Alzheimer, dores de cabeça e cânceres. A pesquisa descobriu fatores químicos específicos que facilitam a travessia da barreira hematoencefálica, ampliando as possibilidades de novos tratamentos para doenças neurológicas.
Outra aplicação do método, divulgada na revista da Royal Society of Chemistry, revelou padrões que tornam algumas substâncias mutagênicas, podendo causar câncer. Os resultados indicaram estruturas moleculares presentes em corantes, plásticos, e até na fumaça de cigarro, oferecendo insights valiosos para evitar tais componentes no desenvolvimento de novos fármacos.
Além desses avanços, a equipe trabalha em pesquisas sobre disruptores endócrinos, substâncias que podem interferir no sistema hormonal humano. Segundo Pimentel, a tecnologia pode revolucionar o modo como avaliamos os riscos químicos e como desenvolvemos medicamentos mais seguros e eficientes. Os estudos contam com apoio da Faperj e do CNPq.
