Professor do Departamento de Física, Germano Heinzelmann estuda o tema há cerca de 10 anos; programa simula a interação entre a proteína e as moléculas que podem originar novas drogas
Um programa computacional poderá ser um aliado da indústria farmacêutica para agilizar o processo de descoberta de novos fármacos. O software BAT.py foi desenvolvido pelo professor do Departamento de Física da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Germano Heinzelmann. Ele simula, a partir de cálculos físico-matemáticos, a interação entre a proteína e as moléculas que podem originar novas drogas, agilizando uma etapa inicial e barateando custos.
Heinzelmann assina o artigo Automation of absolute protein-ligand binding free energy calculations for docking refinement and compound evaluation, recentemente publicado no periódico Scientific Reports, do grupo Nature. O professor da UFSC estuda o tema há cerca de 10 anos, com passagem pela Austrália e parcerias em San Diego, considerado um centro mundial de biotecnologia. O texto tem a co-autoria do professor Michael K. Gilson, da escola de Farmácia da Universidade de Califórnia, que atua com supercomputação e utilização de dados para acelerar a descoberta de drogas.
A parceria permitiu que ele tivesse acesso ao supercomputador de San Diego no processo de desenvolvimento do BAT.py, que desde abril acumula centenas de downloads e comentários sobre seu ineditismo. De acordo com ele, o desenvolvimento do programa – um trabalho de pelo menos três anos – surgiu a partir da identificação de um vácuo nos métodos computacionais nos processos da indústria farmacêutica. A afinidade com as ciências biológicas o levou a atuar diretamente nessa fronteira.
Atualmente, segundo o professor, os testes iniciais realizados com fármacos são experimentais, baseados em processos de tentativa de erro, com os candidatos a novos fármacos sendo testados no laboratório, aos milhares. Muitas vezes, explica ele, é necessário sintetizar mais de dez mil moléculas diferentes até se obter um resultado satisfatório sobre uma combinação efetiva.
Por outro lado, em outras áreas bem conhecidas, como no desenvolvimento de aviões, há uma tradição no uso dos simuladores. Na prática, estes cálculos buscam simular como se dá a interação entre as moléculas. “Uma molécula é capaz de se ligar a uma proteína, modificando o seu funcionamento. O modelo computacional pode prever como ela vai reagir”, explica. O estudo computacional pode reduzir o volume de tentativas, antevendo se um determinado fármaco é capaz de interagir com a proteína estudada.
Resultados precisos
No artigo,os pesquisadores descrevem como “encorajadores” os testes iniciais para validar o software. De acordo com Heinzelmann, esse teste foi realizado com o domínio Bromo, proteínas pequenas e mais simples e já conhecidas por terem muitas moléculas capazes de se ligar a elas. Ele utilizou a simulação justamente para comparar com os dados já conhecidos e obteve resultados compatíveis com os registros. “A precisão foi muito boa”, indica.
Agora, o professor, que já respondeu uma série de contatos de pesquisadores e até laboratórios interessados no BAT.py, trabalha no desenvolvimento de dois novos programas, dessa vez para simular a interação de moléculas menores com moléculas um pouco maiores e de proteína com proteína, o que poderia contribuir com o desenvolvimento de remédios biológicos, promissores para o tratamento de câncer.
A ideia é trabalhar com software livre. Hoje, o BAT.py está acessível na maior plataforma de software do mundo, a Git Hub. Neste site, programadores e usuários cadastrados podem incrementar projetos Open Source de qualquer lugar do mundo. “O meu programa já utiliza vários programas, já usa software livre, então a ideia é que, no futuro, também possam usá-lo e até aperfeiçoa-lo”.
Fonte: Agecom