Pesquisadores da Princeton University, nos Estados Unidos, desenvolveram método de descoberta de novos medicamentos baseado em conceitos matemáticos.
A técnica calcula a propriedade física de moléculas biológicas e prediz sua eficácia como medicamento. O procedimento está sendo aplicado para o desenvolver drogas mais eficientes para um série de doenças e, por exemplo, já foi responsável por identificar novas medicamentos potenciais para o combate às cepas de HIV.
A técnica dos pesquisadores combina conceitos da teoria de otimização, uma área da matemática que incide sobre o cálculo da melhor opção entre uma série de opções, com a biologia computacional, que combina matemática, estatística e informática para pesquisas em biologia.
No caso do HIV, o desafio para a equipe de Princeton era encontrar peptídeos - pequenas cadeias de aminoácidos biologicamente ativos, que são os blocos básicos de construção das proteínas - que poderiam fazer com que o vírus parasse de contaminar células humanas.
A equipe desenvolveu uma fórmula baseada na termodinâmica estatística para prever se um determinado peptídeo era provável de se ligar com as proteínas que o HIV usa para penetrar as células.
Dentre milhões de peptídeos existentes, os pesquisadores de Princeton usaram sua fórmula para estreitar sua busca para cinco candidatos a droga, cada um com 12 aminoácidos de comprimento. Seus colaboradores na Universidade Johns Hopkins (EUA), em seguida, testaram se os peptídeos foram realmente eficazes na prevenção do HIV nas células humanas.
Os cientistas de Johns Hopkins descobriram que quatro dos cinco peptídeos projetados inibiram o VIH e que um dos peptídeos foi particularmente potente, mesmo contra as cepas do HIV que são resistentes ao tratamento.
"Nunca poderíamos testar todos os peptídeos possíveis para ver se eles são eficazes contra o HIV", disse o líder da pesquisa, Christodoulos Floudas. "Mas esse modelo foi capaz de decidir entre milhões de possibilidades e identificar apenas alguns que mostram promessa."
Agora que identificaram possíveis candidatos, os pesquisadores planejam fazer experiências com a modificação na forma de peptídeos para ver se eles podem ser ainda mais eficazes contra o vírus. Eles também esperam expandir o uso do modelo para outras doenças, especialmente câncer.
