Novo México Aprova Programa de Mestrado em Anestesia na UNM
Por Michael Haederle
Acelerando novos tratamentos
Equipe UNM cria ferramenta computacional poderosa para ajudar pesquisadores a rastrear moléculas rapidamente para propriedades anti-COVID
Um ano após o início da pandemia COVID-19, as vacinações em massa começaram a aumentar a perspectiva tentadora de imunidade coletiva, que eventualmente reduz ou interrompe a disseminação da SARS-CoV-2. Mas e se a imunidade coletiva nunca for totalmente alcançada - ou se o vírus mutante der origem a variantes hipervirulentas que diminuem os benefícios da vacinação?
Essas perguntas ressaltam a necessidade de tratamentos eficazes para as pessoas que continuam adoecendo com o coronavírus. Embora alguns medicamentos existentes mostrem algum benefício, há uma necessidade premente de encontrar novas terapêuticas.
Liderados por Tudor Oprea, MD, PhD da Universidade do Novo México, os cientistas criaram uma ferramenta única para ajudar os pesquisadores de drogas a identificar rapidamente moléculas capazes de desarmar o vírus antes que ele invada células humanas ou o incapacite nos estágios iniciais da infecção.
Em um artigo publicado esta semana em Inteligência da máquina da natureza, os pesquisadores introduziram REDISCAR-2020, um pacote online de código aberto de modelos computacionais que ajudará os cientistas a rastrear rapidamente pequenas moléculas para suas propriedades potenciais de combate a COVID.
“Até certo ponto, isso substitui experimentos (de laboratório), diz Oprea, chefe da Divisão de Informática Translacional na Faculdade de Medicina da UNM. “Isso estreita o campo em que as pessoas precisam se concentrar. É por isso que o colocamos online para que todos possam usar. ”
A equipe de Oprea na UNM e outro grupo da Universidade do Texas em El Paso liderado por Suman Sirimulla, PhD, começaram a trabalhar na ferramenta REDIAL-2020 na primavera passada, após cientistas no Centro Nacional para o Avanço das Ciências Translacionais (NCATS) divulgaram dados de seus próprios estudos de reaproveitamento de medicamentos da COVID.
Você quer encontrar moléculas que façam todas essas coisas e não façam as coisas que não queremos que façam.
“Ao ficar ciente disso, pensei, 'Espere um minuto, há dados suficientes aqui para construirmos modelos de aprendizado de máquina sólidos'”, disse Oprea. Os resultados dos ensaios de laboratório do NCATS mediram a capacidade de cada molécula de inibir a entrada, infecciosidade e reprodução viral, como o efeito citopático - a capacidade de proteger uma célula de ser morta pelo vírus.
Os pesquisadores da biomedicina geralmente tendem a se concentrar nas descobertas positivas de seus estudos, mas, neste caso, os cientistas do NCATS também relataram quais moléculas não tinham efeitos de combate aos vírus. A inclusão de dados negativos realmente aumenta a precisão do aprendizado de máquina, diz Oprea.
“A ideia era identificarmos moléculas que se encaixassem no perfil perfeito”, diz ele. “Você quer encontrar moléculas que façam todas essas coisas e não façam as coisas que não queremos que façam.”
O coronavírus é um adversário astuto, diz Oprea. “Não acho que exista uma droga que sirva para tudo em um T.” Em vez disso, os pesquisadores provavelmente criarão um coquetel multi-drogas que ataca o vírus em várias frentes. “Isso remonta ao golpe duplo”, diz ele.
REDIAL-2020 é baseado em algoritmos de aprendizado de máquina capazes de processar rapidamente grandes quantidades de dados e descobrir padrões ocultos que podem não ser percebidos por um pesquisador humano. A equipe de Oprea validou as previsões de aprendizado de máquina com base nos dados do NCATS, comparando-os com os efeitos conhecidos de medicamentos aprovados em UNMs Central de Drogas base de dados.
Em princípio, esse fluxo de trabalho computacional é flexível e poderia ser treinado para avaliar compostos contra outros patógenos, bem como avaliar produtos químicos que ainda não foram aprovados para uso humano, diz Oprea.
“Nossa principal intenção continua sendo o reaproveitamento de medicamentos, mas na verdade estamos nos concentrando em qualquer molécula pequena”, diz ele. “Não precisa ser um medicamento aprovado. Qualquer pessoa que testar sua molécula pode descobrir algo importante. ”