A Universidade Federal do Amazonas (Ufam) registrou junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) um programa de computador batizado de GAIA, desenvolvido para usar inteligência artificial na triagem de candidatos a novos medicamentos contra a leishmaniose, doença tropical negligenciada causada por parasitas do gênero Leishmania. O registro é apontado como o primeiro feito pela Faculdade de Ciências Farmacêuticas da universidade e por seus programas de pós-graduação.
Escrito em linguagem Python, o programa recebe moléculas em formato aberto e automatiza uma sequência de etapas que normalmente exigiam ferramentas separadas e muitas vezes incompatíveis entre si: validação da estrutura química, cálculo de propriedades físico-químicas, previsão de absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicidade (ADMET), simulação de encaixe da molécula em alvos biológicos (docking) e dinâmica molecular. O objetivo é reduzir o número de substâncias que precisam ser sintetizadas e testadas em laboratório, concentrando esforços nas candidatas mais promissoras.
O projeto nasceu como tese de doutorado de Douglas Emanuel Mota de Souza, do Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas (PPGCF), com participação do estudante de graduação Micael Davi Lima de Oliveira. A orientação é da professora Fernanda Guilhon-Simplicio, que também dirige o Departamento de Gestão da Inovação (DGI) da Pró-reitoria de Inovação Tecnológica (Protec) da Ufam. Entre os desafios enfrentados pela equipe estiveram a integração de ferramentas com algoritmos distintos em um único fluxo de trabalho e a necessidade de lidar com dados químicos desbalanceados, mantendo previsões confiáveis e interpretáveis.
Com o registro formalizado no INPI, a plataforma passa a ter sua propriedade intelectual protegida, o que abre caminho para futuras parcerias de cooperação científica e tecnológica, aproximação com investidores e processos de transferência de tecnologia. A leishmaniose integra a lista de doenças tropicais negligenciadas que afetam principalmente populações de regiões como a Amazônia, tornando pesquisas como essa relevantes para o enfrentamento do problema na região.
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