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Cientistas de Cambridge identificaram 200 medicamentos aprovados que funcionem contra o COVID-19 – dos quais apenas 40 estão sendo testados atualmente nos ensaios clínicos do COVID-19.
Em um estudo publicado hoje na Science Advances, uma equipe liderada por pesquisadores do Milner Therapeutics Institute e do Gurdon Institute da University of Cambridge usou uma combinação de biologia computacional e aprendizado de máquina para criar um mapa abrangente de proteínas que estão envolvidas no SARS-CoV-2 infecções – desde proteínas que ajudam o vírus a invadir a célula hospedeira até aquelas geradas como consequência da infecção. Examinando essa rede usando abordagens de inteligência artificial (IA), eles foram capazes de identificar proteínas-chave envolvidas na infecção, bem como vias biológicas que podem ser almejadas por drogas.
Até o momento, a maioria das abordagens de pequenas moléculas e anticorpos para o tratamento de COVID-19 são drogas que são atualmente objeto de ensaios clínicos ou já passaram por ensaios clínicos e foram aprovados. Muito do foco tem sido em vários vírus-chave ou alvos hospedeiros, ou em caminhos – como inflamação – onde um tratamento medicamentoso pode ser usado como uma intervenção.
A equipe usou um modelo de computador para realizar uma ‘tela virtual’ de quase 2.000 medicamentos aprovados e identificou 200 medicamentos aprovados que poderiam ser eficazes contra COVID-19. Quarenta dessas drogas já entraram em testes clínicos, os quais os pesquisadores afirmam que apoiam a abordagem que adotaram.
Quando os pesquisadores testaram um subconjunto desses medicamentos implicados na replicação viral, eles descobriram que dois em particular – um medicamento antimalárico e um tipo de medicamento usado para tratar a artrite reumatóide – eram capazes de inibir o vírus, fornecendo validação inicial de seus dados baseados em abordagem.
O professor Tony Kouzarides, diretor do Milner Therapeutics Institute, que liderou o estudo, disse: “Ao observar as milhares de proteínas que desempenham algum papel na infecção por SARS-CoV-2 — seja ativamente ou como consequência de infecções— conseguimos criar uma rede descobrindo a relação entre essas proteínas.
“Usamos então as mais recentes técnicas de aprendizado de máquina e modelagem por computador para identificar 200 medicamentos aprovados que podem nos ajudar a tratar COVID-19. Destes, 160 não tinham sido associados a esta infecção antes. Isso poderia nos dar muito mais armas em nosso arsenal para lutar contra o vírus. “
Usando a análise de rede neural artificial, a equipe classificou os medicamentos de acordo com o papel abrangente de seus alvos na infecção por SARS-CoV-2: aqueles que visavam a replicação viral e aqueles que visavam a resposta imune. Eles então pegaram um subconjunto daqueles envolvidos na replicação viral e os testaram usando linhas celulares derivadas de humanos e de primatas não humanos.
Digno de nota foram dois medicamentos, sulfassalazina (usado para tratar doenças como artrite reumatóide e doença de Crohn) e proguanil (e medicamento antimalárico), que a equipe mostrou redução da replicação viral do SARS-CoV-2 nas células, aumentando a possibilidade de seu potencial use para prevenir infecções ou para tratar COVID-19.
O Dr. Namshik Han, Chefe de Pesquisa Computacional e IA do Milner Therapeutics Institute, acrescentou: “Nosso estudo nos forneceu informações inesperadas sobre os mecanismos subjacentes ao COVID-19 e nos forneceu alguns medicamentos promissores que podem ser reutilizados para qualquer tratamento ou prevenção de infecções. Enquanto adotávamos uma abordagem baseada em dados – essencialmente permitindo que algoritmos de inteligência artificial interrogassem conjuntos de dados -, validamos nossas descobertas em laboratório, confirmando o poder de nossa abordagem.
“Esperamos que este recurso de drogas potenciais acelere o desenvolvimento de novas drogas contra COVID-19. Acreditamos que nossa abordagem será útil para responder rapidamente a novas variantes de SARS-CoV2 e outros novos patógenos que podem conduzir a futuras pandemias.”
As informações são da Medicalxpress
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