Metodologia inovadora usa IA para reconstruir processos moleculares

Com publicação científica

Processos moleculares

Metodologia abre novos caminhos para compreender melhor o funcionamento das proteínas e acelerar a descoberta de novos medicamentos

DC Studio via Shutterstock

Simulação da dinâmica molecular ainda traz vários desafios

Por Redação SciAdvances

8 de novembro de 2026, 14:48

Fonte

Universidade Politécnica de Madrid (UPM)

Áreas

Bioengenharia, Bioinformática, Biologia, Biomedicina, Bioquímica, Biotecnologia, Computação, Desenvolvimento de Fármacos, Engenharia Biológica, Nanotecnologia Farmacêutica, Proteômica, Simulação Computacional

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Processos moleculares

Compreender como acontecem os processos biológicos e bioquímicos nas células e moléculas é fundamental para conhecer os mecanismos que sustentam a vida. Mas um desafio ainda persiste: conseguir acompanhar esses processos em escalas de tempo muito reduzidas.

As simulações tradicionais de dinâmica molecular permitem estudar o comportamento de átomos e moléculas com base nas leis que descrevem suas interações físicas. Embora sejam ferramentas essenciais para investigar sistemas biológicos, apresentam uma limitação importante: alguns eventos moleculares são tão raros que podem passar longos períodos de tempo de processamento computacional sem que possam ser observados.

Neste cenário, desenvolver novas ferramentas para vencer essa limitação temporal é fundamental para evoluir na compreensão de processos biológicos e bioquímicos.

Avanço: IA ajuda a avançar na compreensão de dinâmicas moleculares, mesmo em escalas de tempo bem reduzidas

Um estudo realizado por cientistas da Universidade de Lorraine e do Centro Nacional de Pesquisa Científica (CNRS), na França, e da Universidade Politécnica de Madri (UPM), na Espanha, desenvolveu uma metodologia baseada em inteligência artificial (IA) capaz de reconstruir eventos moleculares e estudar como ocorrem suas transformações.

A nova metodologia, publicada na revista científica Nature e chamada Gen-COMPAS, utiliza inteligência artificial generativa para propor configurações moleculares e identificar possíveis trajetórias entre diferentes estados. Em seguida, simulações moleculares permitem avaliar esses movimentos e estudar seu comportamento.

Com a nova solução, os pesquisadores podem estudar como diferentes estados de um sistema se conectam e reconstruir processos que ocorrem em escalas de tempo da ordem de milissegundos, o que é difícil de fazer com simulações tradicionais.

Testes mostraram que metodologia pode trazer novas oportunidades para a biomedicina e o desenvolvimento de medicamentos

Os pesquisadores aplicaram a nova metodologia em uma ampla gama de sistemas, desde proteínas pequenas até complexos moleculares de grande relevância biológica.

Nos testes, a metodologia conseguiu reconstruir processos de enovelamento e desenovelamento de proteínas, fundamentais para compreender como as proteínas adquirem sua estrutura funcional, e que podem ocorrer em escalas de tempo da ordem de milissegundos.

Os testes também mostraram o potencial da metodologia para estudar diferentes sistemas e reconstruir suas mudanças conformacionais, como nos casos do transportador mitocondrial de ADP/ATP; das V-ATPases, no transporte de prótons; e do receptor nicotínico de acetilcolina, cuja ativação permite a passagem de íons através da membrana celular.

Outra potencial aplicação de muita importância da nova ferramenta é no desenvolvimento de fármacos: a tecnologia poderia reconstruir as transformações de proteínas e outras estruturas moleculares durante a atividade de um fármaco, auxiliando no design de moléculas mais eficazes e orientando as fases iniciais da pesquisa farmacológica.

Em um espectro mais amplo, os cientistas destacaram que, com o apoio da IA, a nova metodologia abre novas perspectivas para compreender, com maiores detalhes, como a matéria se move e se transforma em escala molecular.

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