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O diagnóstico de melanoma costuma trazer medo e incerteza. Trata-se de um câncer de pele agressivo, capaz de se espalhar rapidamente para outros órgãos e de reduzir drasticamente a expectativa de vida dos pacientes. A realidade é dura. Embora represente apenas 5% dos casos de câncer de pele, o melanoma é responsável por 75% das mortes relacionadas à doença. Atentos a este cenário, pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) desenvolveram estudo que abre novas perspectivas para o tratamento.
Apostando no design de moléculas inéditas capazes de bloquear o avanço da doença, o trabalho publicado na revista Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences usou ferramentas de química teórica e simulações avançadas. Edilson Alencar Filho, professor da Univasf e coordenador da pesquisa, explicou que o estudo permitiu o design de moléculas novas com potencial anti-melanoma, além de revelar o potencial mecanismo de ação.
A inteligência artificial teve papel decisivo nessa etapa. A equipe aplicou técnicas de aprendizado de máquina, como os algoritmos “colônia de abelhas” e “random forest”, para analisar o banco de dados de compostos já testados contra o melanoma e prever quais novas variantes teriam maior chance de sucesso. Essa combinação de IA com simulações de dinâmica molecular permitiu identificar padrões estruturais e acelerar o processo de descoberta, que tradicionalmente seria mais demorado e custoso.
Com esse suporte, os pesquisadores analisaram dados de 117 moléculas descritas na literatura científica e desenharam nove novos compostos da classe das imidazopirazonas, entre os quais um em especial, chamado Q3, apresentou atividade predita altamente promissora.
As simulações indicaram ainda que os compostos podem se ligar especificamente à Aurora Kinase A, uma proteína-chave envolvida na divisão celular e na proliferação tumoral. Esse tipo de alvo é estratégico porque abre caminho para terapias direcionadas, com potencial de maior eficácia e menos efeitos colaterais.
O impacto da descoberta vai além da inovação científica. Como destaca Edilson, o grupo de pesquisa Algoritmos Aplicados à Química Medicinal e Inteligência Artificial (ALQUIMIA) busca desenvolver moléculas com interesse farmacológico em diferentes áreas, “na expectativa de futuros medicamentos ou substâncias de aplicação ambiental”. Atualmente, o grupo também atua em pesquisas voltadas para o controle do Aedes aegypti, repelentes agrícolas e modelos de toxicidade em polinizadores, com foco em abelhas.
O trabalho contou com a colaboração do professor Rosalvo Neto, também da Univasf, do químico Sérgio Ruschi, da UFRN, e de Cintia Leal, estudante de Doutorado na área de Dinâmica Molecular pela Universidade de Picardie Jules Verne (UPJV). “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”, reforça Edilson Alencar.
As simulações de dinâmica molecular foram realizadas com o apoio do Núcleo de Processamento de Alto Desempenho (NPAD/UFRN), cuja infraestrutura foi decisiva para viabilizar o estudo. “O NPAD foi essencial para viabilizar simulações de alto custo computacional, tarefa que seria inviável sem esses recursos”, reforça o pesquisador.
Se confirmados experimentalmente, os compostos propostos pelo grupo podem representar um avanço importante no enfrentamento ao câncer de pele mais letal que existe. Para os pacientes e suas famílias, isso significa mais do que estatísticas: significa a possibilidade real de novas alternativas terapêuticas e de esperança em meio a uma doença marcada pela agressividade e pelo alto índice de mortalidade.
Fonte: Agecom/UFRN
