Estudante da UC desenvolve modelo de IA para descoberta de fármacos
Uma investigação inovadora conduzida por uma estudante da Universidade de Coimbra (UC) resultou no desenvolvimento de um modelo de inteligência artificial (IA) com potencial para transformar a forma como novos fármacos são descobertos e otimizados.
A estudante, Yanan Tian, integra o Programa de Doutoramento Conjunto entre a Faculdade de Ciências e Tecnologia da UC e a Macao Polytechnic University (MPU). O seu trabalho de investigação foi recentemente publicado na revista Nature Communications e orientado pelos professores Joel P. Arrais, do Departamento de Engenharia Informática da FCTUC, e Huanxiang Liu, da MPU.
“Este trabalho propõe o modelo MMCLKin, uma estrutura baseada em métodos de IA avançada, concebida para prever com elevada precisão e interpretabilidade a atividade e seletividade de inibidores de quinases, acelerando significativamente o processo de descoberta e otimização de novos fármacos direcionados”, explicou Yanan Tian em comunicado à imprensa.
O que torna este modelo relevante
As proteínas quinases são consideradas atrações terapêuticas centrais na investigação biomédica devido ao seu papel na regulação de processos celulares fundamentais, como proliferação, diferenciação e morte celular. Identificar compostos que interajam com estas proteínas de forma seletiva tem sido historicamente difícil e dispendioso devido à sua forte semelhança estrutural.
O modelo MMCLKin combina técnicas avançadas de IA para analisar características moleculares e prever como potenciais compostos funcionarão como inibidores. Segundo os orientadores, “os resultados demonstram que o modelo supera os métodos existentes na previsão da afinidade e seletividade de inibidores, mesmo em casos que envolvem estruturas desconhecidas ou quinases mutadas”.
Ensaios biológicos complementares validaram ainda a capacidade do modelo em sugerir compostos eficazes, demonstrando o potencial de acelerar descobertas que tradicionalmente poderiam levar anos de investigação laboratorial.
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Imagem: UC
22 Dezembro 2025
Estudos e Investigação
