10.12.2025 –
A investigação científica deu mais um passo significativo na área da saúde graças ao trabalho de Yanan Tian, estudante do Programa de Doutoramento Conjunto entre a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) e a Macao Polytechnic University (MPU). A jovem investigadora desenvolveu um modelo de inteligência artificial que promete acelerar a descoberta e otimização de novos fármacos.
O estudo, já publicado na Nature Communications, foi orientado pelos professores Joel P. Arrais (FCTUC) e Huanxiang Liu (MPU), no âmbito do programa Dual Doctoral Degree MPU-UC, que estreita as ligações científicas entre Portugal e Macau.
🧪 Um desafio complexo no centro da investigação biomédica
O trabalho incide sobre as proteínas quinases, alvos terapêuticos centrais em múltiplos processos celulares — desde a proliferação à morte celular. Apesar da sua importância, desenvolver inibidores altamente seletivos tem sido um enorme desafio, devido à forte conservação estrutural das quinases e aos custos elevados dos ensaios laboratoriais.
💡 MMCLKin: um modelo que aprende, prevê e explica
Para enfrentar este obstáculo, Yanan Tian apresentou o MMCLKin, um modelo de IA avançada capaz de prever com elevada precisão — e com interpretabilidade — a atividade e seletividade de inibidores de quinases. “O objetivo é acelerar significativamente o processo de descoberta e otimização de novos fármacos direcionados”, explica a investigadora.
A tecnologia combina redes de grafos geométricos, modelos de linguagem aplicados a sequências proteicas e um sistema de atenção multicanal, permitindo identificar detalhes críticos das interações entre fármacos e proteínas.
📈 Resultados que superam os métodos tradicionais
Segundo Joel P. Arrais, “os resultados demonstram que o modelo supera os métodos existentes”, mesmo perante estruturas desconhecidas ou quinases mutadas.
Ensaios biológicos ADP-Glo validaram o potencial do MMCLKin, mostrando que cinco compostos sugeridos pelo modelo inibem eficazmente a mutação LRRK2 G2019S, associada a doenças neurodegenerativas — quatro deles ativos em concentrações nanomolares.
🔬 Novas perspetivas para terapias seletivas e personalizadas
Os investigadores sublinham que esta abordagem representa “um avanço significativo na aplicação da Inteligência Artificial à descoberta de fármacos”, demonstrando que modelos computacionais podem reproduzir digitalmente processos biológicos que levariam anos ou décadas a estudar experimentalmente.
O MMCLKin abre assim caminho a terapias mais seletivas, eficientes e desenvolvidas em menor tempo — e pode evoluir para modelos generalistas capazes de prever o comportamento de novas quinases, incluindo aquelas cuja estrutura ainda não é conhecida.
O artigo científico “Enhancing Kinase-Inhibitor Activity and Selectivity Prediction Through Contrastive Learning” encontra-se disponível para consulta nos canais oficiais da investigação.
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Jornal Mira Online
📌 Fonte: Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC)
