Pesquisadores da UFRN e Univasf desenvolvem moléculas promissoras contra o melanoma

Embora os resultados ainda estejam na etapa de predição teórica, eles representam uma porta de entrada para futuros testes laboratoriais e clínicos. Caso se confirmem experimentalmente, os compostos podem abrir caminho para novas terapias contra o câncer de pele mais letal que existe.
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Supercomputador do NPAD, localizado no prédio do Instituto Metrópole Digital (IMD/UFRN) – Foto: Cícero Oliveira – Agecom/UFRN

Resumo da Notícia

  • O melanoma, responsável por 75% das mortes por câncer de pele, foi alvo de um estudo inovador realizado por pesquisadores da UFRN e Univasf, com uso de inteligência artificial e química teórica.
  • A pesquisa identificou nove novas moléculas da classe imidazopirazonas, sendo a Q3 a mais promissora, capaz de atingir a Aurora Kinase A, proteína essencial na proliferação tumoral.
  • O uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como colônia de abelhas e random forest, acelerou a descoberta de padrões estruturais e aumentou a precisão das simulações moleculares.
  • O grupo ALQUIMIA, que lidera a pesquisa, também desenvolve soluções em áreas como controle do Aedes aegypti, repelentes agrícolas e toxicidade em polinizadores, ampliando o alcance da ciência brasileira.
  • Caso os compostos sejam confirmados em testes experimentais, poderão abrir caminho para novas terapias contra o câncer de pele mais letal, trazendo esperança real para pacientes e familiares.

O diagnóstico de melanoma ainda é um dos momentos mais temidos no campo da saúde. Este tipo de câncer de pele, embora represente apenas cerca de 5% dos casos registrados, responde por 75% das mortes associadas à doença. Isso ocorre porque o melanoma tem natureza altamente agressiva, com rápida capacidade de disseminação para outros órgãos. Nesse cenário, qualquer avanço científico que aponte novos caminhos de tratamento é considerado uma conquista significativa para a medicina.

Foi nesse espírito que pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) desenvolveram um estudo inédito, publicado na Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences.

O trabalho se concentrou no design de novas moléculas com potencial anti-melanoma, utilizando recursos avançados de química teórica, simulações moleculares e inteligência artificial para acelerar a descoberta de possíveis terapias.

Moléculas inéditas e papel da inteligência artificial

O estudo teve como diferencial o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para prever a eficácia de novos compostos. Entre as ferramentas aplicadas, destacam-se o método da colônia de abelhas e o random forest, que permitiram analisar um banco de dados com 117 moléculas já testadas contra o melanoma. A partir daí, os pesquisadores conseguiram desenhar nove novos compostos pertencentes à classe das imidazopirazonas.

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Modelo computacional da molécula projetada pela pesquisa – Foto: Edilson B. Alencar Filho

Um deles, batizado de Q3, se destacou ao apresentar atividade predita altamente promissora. Segundo as simulações, esse composto seria capaz de se ligar à Aurora Kinase A, proteína diretamente envolvida no processo de divisão celular e na proliferação tumoral. A escolha desse alvo não é casual: trata-se de uma estratégia que aumenta as chances de eficácia terapêutica, ao mesmo tempo em que pode reduzir efeitos colaterais.

Para o professor Edilson Alencar Filho, da Univasf, que coordenou o estudo, o trabalho representa um avanço significativo: A pesquisa lança luzes sobre o mecanismo de ação de uma nova classe de compostos anticâncer e propõe moléculas inéditas que podem ser futuramente testadas.

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Outro ponto central do estudo foi a utilização da infraestrutura do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho da UFRN (NPAD). Com esse suporte, foi possível realizar simulações que demandariam alto custo computacional. O NPAD foi essencial para viabilizar simulações de alto custo computacional, tarefa que seria inviável sem esses recursos, reforçou Edilson Alencar.

Essas simulações de dinâmica molecular não apenas aceleraram o processo de descoberta, como também ofereceram maior precisão na identificação de padrões estruturais, fundamentais para o desenvolvimento de terapias direcionadas.

Grupo ALQUIMIA e impacto multidisciplinar

O estudo faz parte das iniciativas do grupo Algoritmos Aplicados à Química Medicinal e Inteligência Artificial (ALQUIMIA), que busca desenvolver moléculas de interesse farmacológico em diversas áreas. O trabalho do grupo não se limita ao câncer. Atualmente, também estão em andamento pesquisas voltadas para o controle do Aedes aegypti, repelentes agrícolas e modelos de toxicidade em polinizadores, com atenção especial às abelhas.

Como destacou Edilson, o objetivo é criar soluções que possam ser aplicadas tanto na medicina quanto em contextos ambientais. Essa visão multidisciplinar amplia o impacto das descobertas e demonstra o potencial do Brasil em desenvolver ciência de ponta.

O trabalho contou com a participação do professor Rosalvo Neto, também da Univasf, do químico Sérgio Ruschi, da UFRN, e de Cintia Leal, doutoranda em Dinâmica Molecular pela Universidade de Picardie Jules Verne (UPJV), na França. Essa parceria reforça a importância da integração entre instituições brasileiras e internacionais para o fortalecimento da pesquisa científica.

Esperança para pacientes com melanoma

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Embora os resultados ainda estejam na etapa de predição teórica, eles representam uma porta de entrada para futuros testes laboratoriais e clínicos. Caso se confirmem experimentalmente, os compostos podem abrir caminho para novas terapias contra o câncer de pele mais letal que existe.

Mais do que números, isso significa a possibilidade real de alternativas terapêuticas para pacientes e familiares que convivem com o peso de um diagnóstico de melanoma. Cada avanço nesse campo traz esperança, mostrando que a combinação entre ciência, tecnologia e cooperação pode transformar a luta contra uma doença marcada pela agressividade e pelos altos índices de mortalidade.

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