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Brasileiros vencem desafio global para descobrir medicamentos contra pan-coronavírus

Nesta terça-feira (10) a organização canadense Conscience, especializada em biotecnologia sem fins lucrativos, anunciou a equipe vencedora do segundo desafio global Cache. A competição, liderada pela professora Karina Machado, do Centro de Ciências Computacionais (C3) da FURG, teve como objetivo descobrir moléculas que podem ser utilizadas no desenvolvimento de novos medicamentos contra todos os vírus da família coronavírus, não apenas o SARS-CoV-2.

Quem fez parte da equipe brasileira vencedora?

Além de Karina Machado, o time vencedor contou com:

  • Adriano Werhli, diretor do C3
  • Frederico Schmitt Kremer, professor da Universidade Federal de Pelotas (UFPel)
  • Dois estudantes do Programa de Pós-graduação em Computação da FURG (PPGComp)

Sobre o desafio Cache

O desafio Cache (Avaliação Crítica de Experimentos Computacionais de Descoberta de Acertos, em inglês) foi lançado em 2022 e é fruto de uma parceria entre a Conscience, as farmacêuticas Bayer e Boehringer Ingelheim, e o U.S. National Institutes of Health. O foco do desafio foi aproveitar o conhecimento em design de pequenas moléculas para encontrar tratamentos potenciais para o pan-coronavírus.

A equipe da FURG foi a que submeteu o maior número de moléculas promissoras nas duas fases da competição. Eles usaram uma combinação de ferramentas de Bioinformática e Inteligência Artificial de código aberto, muitas desenvolvidas por eles mesmos, para fazer uma triagem eficiente dentro de uma base de dados com milhões de moléculas.

Na primeira fase, realizada ainda em 2022, as equipes indicaram moléculas com maior potencial de sucesso. Na segunda fase, entre 2023 e 2024, os resultados foram refinados, resultando em 46 moléculas promissoras, das quais 8 foram descobertas pela equipe brasileira.

Dados sobre medicamentos contra pan-coronavírus estarão disponíveis

Os dados gerados no desafio serão disponibilizados publicamente, permitindo que pesquisadores de todo o mundo utilizem essas informações para treinar algoritmos de Inteligência Artificial e continuar o desenvolvimento de novos medicamentos.

Outros grupos com bom desempenho vieram de universidades no Canadá, Reino Unido e Estados Unidos, além de empresas de biotecnologia do Canadá e Ucrânia. Ao todo, 22 equipes participaram do desafio.