O futuro do design de anticorpos está diante de uma nova perspectiva que surge a partir de um um momento importante com a biotecnologia e medicina unidas à tecnologia de inteligência artificial. Pesquisadores deram um passo gigantesco utilizando IA para criar, do zero, anticorpos inteiramente novos, um avanço impressionante com o potencial de transformar a indústria farmacêutica, um setor avaliado em centenas de bilhões de dólares, à medida que proporciona a democratização do acesso à criação de anticorpos e aceleração do desenvolvimento de novos tratamentos.
Tradicionalmente, a produção de anticorpos — essas moléculas imunes que se ligam fortemente a proteínas associadas a doenças — depende de processos que envolvem a imunização de animais ou a triagem de vastas quantidades de moléculas, técnicas essas que são, sem dúvida, demoradas e custosas. Aqui, a IA promete uma revolução, oferecendo um atalho alternativo a esses esforços dispendiosos. Nathaniel Bennett, bioquímico computacional da Universidade de Washington em Seattle e coautor do estudo, sugere um futuro promissor: “Daqui a dez anos, é assim que estaremos projetando anticorpos.”
A ferramenta de IA em questão, conhecida como RFdiffusion, foi adaptada pela equipe do biofísico computacional David Baker e do bioquímico computacional Joseph Watson, também da Universidade de Washington. Essa ferramenta se baseia em uma rede neural similar àquelas usadas por IAs generativas que geram imagens, como Midjourney e DALL·E, mas foi especialmente ajustada para o design de proteínas, um feito até então inédito no campo.
A equipe treinou a IA em milhares de estruturas de anticorpos, detalhadamente determinadas por experimentos, e ligadas a seus alvos, assim como exemplos reais de outras interações semelhantes a anticorpos. Com essa abordagem inovadora, os pesquisadores projetaram milhares de anticorpos que reconhecem regiões específicas de várias proteínas bacterianas e virais — incluindo aquelas utilizadas pelos vírus SARS-CoV-2 e da influenza para invadir células — e um alvo de droga contra câncer.
A seleção desses designs foi produzida em laboratório, e os testes confirmaram que as moléculas poderiam se ligar aos alvos corretos, embora com uma taxa de sucesso de cerca de 1% — um número modesto, mas significativo para esta etapa inicial. A estrutura de um dos anticorpos contra a influenza foi determinada usando uma técnica chamada microscopia crioeletrônica, que confirmou sua capacidade de reconhecimento específico da parte desejada da proteína alvo.
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O começo de uma jornada para design de anticorpos do zero
Apesar desses avanços promissores, os anticorpos desenhados pela IA ainda estão distantes de serem clinicamente viáveis. Eles não se ligam aos seus alvos com força particularmente alta e, para uso terapêutico, suas sequências precisariam ser modificadas para se assemelharem a anticorpos humanos naturais, evitando assim reações imunológicas adversas. Além disso, os designs são conhecidos como anticorpos de domínio único, similares aos encontrados em camelos e tubarões, diferentemente das proteínas mais complexas que a maioria dos medicamentos aprovados baseados em anticorpos utilizam.
Charlotte Deane, imuno-informática da Universidade de Oxford, no Reino Unido, reconhece a importância deste trabalho como um passo em direção aos métodos necessários para avançar no design nessas descortas com IA. “Mas isso não tira o fato de ser um passo no caminho para os tipos de métodos de que precisamos,” ela afirma, reconhecendo tanto o potencial quanto os desafios que ainda estão por vir.
Este é um trabalho de prova de princípio, destaca Watson, mas carrega a esperança de que o sucesso inicial abra caminhos para o design de drogas anticorpos ao toque de um botão. “Parece ser realmente um momento marcante. Mostra que isso é possível,” ele aponta.
A utilização da tecnologia dos sistemas de IA para o design de anticorpos é um avanço significativo na ciência de proteínas, com implicações profundas para o desenvolvimento de medicamentos. Ao acelerar o processo de design de anticorpos, a IA tem o potencial de reduzir significativamente os custos e o tempo necessários para trazer novos tratamentos para o mercado, beneficiando a indústria farmacêutica, mas ainda mais a saúde global, tornando os tratamentos mais acessíveis e disponíveis para uma gama mais ampla de condições e doenças.
Fonte: Nature
