Uma equipa da Universidade Politécnica de Macau composta por Liu Huanxiang, Professora da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau, e Yao Xiaojun, Professor da mesma Faculdade, publicaram o artigo “Deep Generation Model Guided by the Docking Score for Active Molecular Design“, na revista académica internacional “Journal of Chemical Information and Modeling ” propondo um novo modelo de produção de moléculas – COMG, que utiliza a pontuação de docking e a informação de farmacóforo como uma restrição para a produção de moléculas para produzir novas moléculas com a natureza desejada.
Os investigadores também usaram o modelo desenvolvido para produzir moléculas ativas candidatas a vários alvos biológicos, provando a sua eficácia. Este modelo pode melhorar significativamente a qualidade da produção de moléculas (incluindo tipo activo e com semelhança com drogas), aumentando assim a eficiência da descoberta de drogas e reduzindo os ciclos e custos de investigação de desenvolvimento de drogas.
Este método realiza uma procura iterativa em todo o espaço químico usando um modelo generativo centrado no ligante que corresponde ao farmacóforo do composto ativo, selecionando compostos que tenham maior afinidade com o alvo biológico. O modelo é criado principalmente com base em conditional variational autoencoder multi-objetivo, restringindo simultaneamente propriedades sintetizáveis, semelhantes a drogas e outras propriedades físico-químicas relevantes durante a procura no espaço químico, de modo a aumentar o potencial da produção de moléculas.
O docking molecular é usado para orientar a otimização de compostos, e a pontuação de docking é combinada com a otimização bayesiana para ajustar o modelo para obter moléculas candidatas potenciais com alta probabilidade de afinidade com alvos biológicos específicos. O modelo introduziu ainda um filtro baseado na similaridade do “andaime” molecular no processo de ajuste fino, o que ajuda o modelo a obter uma estrutura molecular mais diversificada durante a procura no espaço químico.
Em comparação com o modelo de produção, que é orientado principalmente por pontuação de docking, as moléculas produzidas por este modelo são significativamente melhoradas em várias naturezas moleculares. Ao mesmo tempo, com base no modelo COMG, os investigadores produziram várias moléculas de drogas potencialmente ativas para três tipos diferentes de alvo biológico: DRD3, HPK1 e PPAR, tendo obtido um bom desempenho em vários indicadores de avaliação, com potencial para um estudo mais aprofundado.
O Centro de Descoberta de Fármacos da Faculdade de Ciências Aplicadas da Universidade Politécnica de Macau promove a integração cruzada entre a tecnologia de inteligência artificial, farmácia, química, biologia e outras disciplinas, tendo criado o primeiro Curso de Doutoramento em Descoberta de Drogas impulsionada por Inteligência Artificial, em Macau.
