O Instituto de Química está realizando pesquisas para encontrar compostos com potencial para inibir o câncer a partir de estruturas de xantona naturais. (Foto: VAN NGA)
O câncer impacta significativamente a saúde pública, tornando cada vez mais urgente a necessidade de soluções de tratamento eficazes, seguras e sustentáveis. A integração de inteligência artificial (IA), computação de alto desempenho e validação experimental está abrindo caminho para abordagens eficientes no desenvolvimento de derivados de xantona para terapia direcionada contra o câncer.
O planejamento de fármacos assistido por computador (CADD) está se tornando uma tendência significativa na química farmacêutica moderna. No Vietnã, a integração de inteligência artificial e computação de alto desempenho com métodos experimentais está abrindo novas abordagens para a exploração de compostos naturais. Neste estudo, estruturas de xantona foram selecionadas como uma fonte promissora de matéria-prima, com um processo de pesquisa orientado da simulação à verificação experimental.
Além dos tratamentos tradicionais, a tendência no desenvolvimento moderno de medicamentos está se voltando fortemente para o planejamento de fármacos direcionados, combinado com tecnologias computacionais avançadas para reduzir o tempo de pesquisa e aumentar a eficiência. Nessa tendência, compostos de origem natural, especialmente as xantonas, estão atraindo atenção devido ao seu diversificado potencial biológico, incluindo atividade anticancerígena. No entanto, a exploração eficaz desses compostos permanece limitada se depender exclusivamente de métodos experimentais tradicionais, que são demorados e dispendiosos.
O Professor Associado, Dr. Pham Minh Quan, e seus colegas do Instituto de Química (Academia de Ciência e Tecnologia do Vietnã) implementaram o projeto "Pesquisa sobre o uso de simulação computacional combinada com métodos experimentais para a busca de potenciais compostos inibidores de células cancerígenas a partir de compostos de estrutura xantônica derivados naturalmente". Este projeto visa construir um processo de pesquisa integrado no qual métodos computacionais modernos, como IA, simulação molecular e computação de alto desempenho, sejam usados em combinação com verificação experimental, contribuindo para abrir uma nova abordagem na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos no Vietnã.
O Professor Associado, Dr. Pham Minh Quan, afirmou que a equipe de pesquisa construiu um banco de dados de compostos de xantona, incluindo tanto compostos com dados experimentais existentes quanto aqueles usados para triagem virtual. Com base nisso, um modelo de aprendizado de máquina foi desenvolvido e treinado para prever as potenciais interações dos compostos com alvos biológicos relacionados ao câncer, gerando rapidamente uma lista restrita de compostos potenciais que inibem a proteína em estudo. A combinação de dados experimentais publicados com modelos computacionais fornece uma orientação mais clara para o processo de triagem, em vez de depender da abordagem tradicional de "tentativa e erro".
Simultaneamente, os parâmetros farmacocinéticos e o índice de "semelhança com fármacos" dos compostos também são previstos utilizando ferramentas computacionais especializadas. Isso garante que não apenas sejam selecionados compostos com alto potencial para inibir a proteína-alvo, mas também que critérios essenciais para o desenvolvimento de fármacos, como absorção, distribuição e segurança, sejam atendidos. Este é um passo crucial para melhorar a confiabilidade das previsões computacionais e refinar ainda mais a lista de compostos precursores em potencial antes de avançar para a fase experimental.
Um dos destaques da pesquisa é a aplicação de modelos de aprendizado profundo no desenvolvimento de novos derivados a partir de compostos líderes identificados. Em vez de simplesmente "buscar", a pesquisa deu um passo crucial ao "projetar" novos derivados com base nas estruturas dos compostos líderes, com o objetivo de melhorar sua atividade. Essa abordagem demonstra claramente o papel da IA não apenas na análise de dados, mas também na criação de novos compostos estruturais, uma área que vem ganhando atenção global no campo do desenvolvimento de fármacos.
Notavelmente, com a lista de potenciais derivados obtida a partir do processo de simulação, o estudo prosseguiu com a semissíntese desses derivados a partir do ácido gambógico – um composto xantônico abundante na resina da planta Coptis chinensis. Dois grupos principais de derivados, ésteres (11 compostos) e amidas (8 compostos), foram sintetizados com alta eficiência, e o processo de síntese também foi desenvolvido e publicado.
Os derivados obtidos foram avaliados quanto à sua atividade biológica em linhagens de células cancerígenas; os dois compostos mais promissores foram posteriormente testados em modelos animais para determinar seu potencial de inibição tumoral, enquanto avaliações de toxicidade aguda e subcrônica foram conduzidas para garantir a segurança. Os resultados mostraram que muitos derivados exibiram atividade antitumoral significativa, consistente com as previsões da simulação; o metil gambogato e a morfolinil gambogamida se destacaram por sua eficácia superior na inibição tumoral.
No entanto, de acordo com o Professor Associado Dr. Pham Minh Quan, a implementação da pesquisa integrada ainda enfrenta muitos desafios. Em primeiro lugar, existem limitações nos dados de entrada para modelos de aprendizado de máquina devido à falta de fontes de dados experimentais de alta qualidade, o que afeta a confiabilidade preditiva. Além disso, a integração eficaz entre grupos de pesquisa interdisciplinares, incluindo química, biologia, bioinformática e ciência de dados, requer uma estreita coordenação tanto em termos de especialização quanto de fluxo de trabalho.
Com base nesses resultados iniciais, a equipe de pesquisa planeja expandir a aplicação do modelo CADD para outros grupos de compostos naturais no futuro, diversificando os alvos terapêuticos e contribuindo para aprimorar a pesquisa e o desenvolvimento de medicamentos.
HIEU LIEN NGA
Fonte: https://nhandan.vn/tich-hop-ai-dieu-tri-ung-thu-post964425.html
![[GALERIA] Um iPhone completamente diferente para a edição de 20º aniversário](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2026/05/25/1779686871893_212-jpg.webp)
![[INFOGRÁFICO] 25 metas e grupos de metas que a cidade de Can Tho almeja alcançar até 2030](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2026/05/25/1779688983034_1779688951.webp)
Comentário (0)