IA e descoberta de fármacos
Plataforma disponibiliza modelo de IA e dados abertos para auxiliar na descoberta de novos fármacos
Usando Inteligência Artificial, cientistas esperam impacto profundo no desenvolvimento de novos medicamentos

paulista via Shutterstock

Por Redação SciAdvances

16 de maio de 2026, 16:30

Fonte

Universidade de Oxford

Áreas

Bioinformática, Biologia, Bioquímica, Biotecnologia, Desenvolvimento de Fármacos, Engenharia Biológica, Entrega de Medicamentos, Farmacologia, Imunologia, Indústria Farmacêutica, Proteômica

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Combinando farmacologia, biologia estrutural e bioquímica, o processo de descoberta de novos fármacos e desenvolvimento de medicamentos para doenças específicas é um processo caro e que pode consumir mais de uma década.

Uma parte importante desse processo é a identificação de moléculas que sejam boas candidatas a fármacos, com características e propriedades específicas.

A partir de uma boa base de conhecimento formada por dados moleculares resultantes de anos de pesquisa, a inteligência artificial (IA) pode ser uma ferramenta essencial para acelerar esse processo e indicar novas potenciais moléculas.

Mas a geração de moléculas inovadoras, que não sejam apenas semelhantes às estruturas dos dados de treinamento, ainda é um desafio para a maioria dos modelos de IA.

Avanço: plataforma usa novo modelo de IA e dados abertos para acelerar descobertas

Pesquisadores do consórcio OpenBind publicaram um novo conjunto de dados que pode ser usado pelo modelo preditivo de IA para acelerar o processo de descoberta de fármacos.

O consórcio OpenBind foi cofundado pela Universidade de Oxford e pela Diamond Light Source, no Reino Unido, como o primeiro programa dedicado à produção de conjuntos de dados específicos para a descoberta de fármacos em escala industrial, projetados especificamente para IA e disponibilizados de forma contínua e aberta.

Os dados experimentais da plataforma OpenBind, gerados usando pipelines de alto rendimento na Diamond Light Source, combinam química automatizada e medições robustas de ligações e cristalografia com dados processados ​​em formatos adequados para aprendizado de máquina.

Atualmente, estão disponíveis 699 compostos ligados à proteína do vírus EV-A71, com medições da força de ligação para 601 compostos – um dos maiores conjuntos de dados públicos para um único alvo proteico.

Novos avanços incluem otimização do modelo de IA e expansão da base de dados

Para avançar com o projeto OpenBind, os pesquisadores estão gerando grandes volumes de novos dados experimentais, com o objetivo de alimentar os modelos de IA com dados que permitam ir além do reconhecimento de padrões em dados existentes e começar a fazer previsões mais confiáveis ​​sobre novos fármacos.

O conjunto de dados e o modelo de IA específico para o alvo da protease EV-A71 2A estão disponíveis gratuitamente para pesquisadores do mundo todo como base para o desenvolvimento e teste de novas abordagens computacionais.

Novas liberações de dados estão planejadas à medida que o programa se expande para incluir mais alvos e conjuntos de dados maiores. Um novo modelo preditivo geral, o OpenBind-v1, também deverá ser lançado em breve.

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Acesse documentos, ferramentas e dados na plataforma OpenBind (em inglês).

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