Cientistas dos EUA aceleram descoberta de novos medicamentos com triagem de fragmentos

Pesquisadores do Laboratório Nacional de Brookhaven, nos Estados Unidos, desenvolvem uma nova abordagem para acelerar a descoberta de medicamentos e reduzir custos no processo.

A iniciativa é conduzida no Centro Nacional de Luz Síncrotron II e combina cristalografia de raios X com a técnica Fragment-Based Drug Design. O método permite identificar compostos promissores de forma mais rápida e precisa.

Segundo o portal Phys.org, a equipe é liderada pelo cientista Dale Kreitler, do feixe de cristalografia macromolecular automatizada. A técnica se baseia em moléculas menores, conhecidas como fragmentos, que se ligam de modo eficiente a proteínas-alvo e servem como ponto de partida para o desenvolvimento de fármacos mais potentes e seletivos.

O método representa uma alternativa aos tradicionais bancos de milhões de compostos complexos, que tornam o processo de triagem caro e demorado. Por utilizarem fragmentos de 100 a 300 Daltons, os cientistas conseguem explorar um espaço químico mais amplo e identificar interações que compostos maiores poderiam mascarar.

De acordo com Kreitler, o valor da triagem por fragmentos está tanto na precisão dos resultados quanto na capacidade de transformar descobertas iniciais em medicamentos eficazes. Combinada com ferramentas estruturais como a cristalografia de raios X, a técnica oferece uma visão detalhada das interações entre proteínas e fragmentos, permitindo ajustes mais finos e direcionados.

O projeto nasceu de uma parceria entre o Laboratório de Brookhaven e a Universidade de Stony Brook, com apoio de financiamento inicial conjunto. A equipe também conta com a pesquisadora Kaylen Meeks e o especialista em automação Edwin Lazo.

Lazo trabalha na integração de robótica e inteligência artificial para automatizar etapas do processo experimental. Essa automação inclui desde o manuseio de amostras até a coleta e análise de dados, reduzindo o tempo de cada experimento e aumentando a eficiência geral.

Segundo Lazo, o avanço da automação na cristalografia macromolecular tem elevado a qualidade dos dados e ampliado as chances de sucesso na identificação de compostos promissores. A meta é que os experimentos passem a ser executados de forma quase autônoma, com sistemas capazes de atualizar bancos de dados e alimentar modelos de aprendizado de máquina para prever resultados futuros.

Com a técnica já operacional no NSLS-II, os pesquisadores começaram a aplicá-la em colaborações com grupos externos. Um dos primeiros projetos envolve o estudo da enzima biliverdina IXβ redutase, associada à produção de plaquetas no sangue.

Essa linha de pesquisa, publicada na revista Nature Communications, identificou o BLVRB como um alvo terapêutico promissor para tratar a redução de plaquetas induzida por quimioterapia. O hematologista e professor da Universidade de Stony Brook Wadie Bahou afirmou que a descoberta abre caminho para novos tratamentos capazes de restaurar a contagem de plaquetas sem interromper terapias oncológicas.

A equipe agora pretende usar a abordagem de triagem por fragmentos para aprimorar os compostos iniciais e desenvolver alternativas com melhor biodisponibilidade e eficácia clínica. Para Kreitler, o uso do FBDD representa uma mudança de paradigma na indústria farmacêutica, especialmente para pequenas empresas com recursos limitados.

Ao reduzir o número de testes e aumentar a taxa de sucesso, a técnica pode democratizar o acesso à inovação e acelerar o desenvolvimento de medicamentos voltados a doenças negligenciadas. O projeto também reforça a importância de infraestruturas científicas públicas e abertas, capazes de impulsionar descobertas com potencial global.

O avanço tecnológico no NSLS-II mostra como a integração entre ciência de materiais, automação e inteligência artificial está redefinindo o futuro da medicina. A expectativa é que, com a consolidação dessa plataforma, novas terapias possam ser desenvolvidas em prazos significativamente menores, beneficiando pacientes e sistemas de saúde em todo o mundo.

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