Projeto global visa identificar moduladores para todas as proteínas humanas até 2035

Daniel Rangel | Agência FAPESP – Um novo projeto internacional, denominado Target 2035, busca desenvolver uma sonda química para cada uma das mais de 20 mil proteínas humanas até 2035. A iniciativa, que envolve instituições acadêmicas e industriais, visa criar um vasto banco de dados, chamado AIRCHECK, que será acessível ao público e permitirá o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para a descoberta de novos medicamentos.

O Target 2035 foi delineado em um artigo publicado na revista Nature Reviews Chemistry e é liderado pelo Structural Genomics Consortium (SGC), uma organização sem fins lucrativos que promove a ciência aberta. O projeto conta com a colaboração do Centro de Química Medicinal (CQMED) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), que é apoiado pela FAPESP e pela Embrapii.

As sondas químicas são moléculas que se ligam a proteínas específicas, alterando suas funções. A criação de sondas para todas as proteínas humanas pode acelerar a identificação de novos alvos terapêuticos. O processo começa com a identificação de um "hit", uma molécula que interage com a proteína-alvo, que é então otimizada para aumentar sua seletividade e potência.

Avanços e Desafios

Embora o projeto tenha metas ambiciosas, já apresenta resultados significativos. Um programa anterior do SGC desenvolveu sondas para mais de 200 proteínas, resultando em cerca de 13 mil citações em publicações científicas e 85 ensaios clínicos em andamento. Além disso, o SGC promove desafios que incentivam o uso de inteligência artificial na identificação de ligantes, como o CACHE Challenges, que já está em sua sexta edição.

Um dos principais obstáculos enfrentados é a falta de dados de alta qualidade disponíveis publicamente. O Target 2035 pretende resolver essa questão ao gerar conjuntos de dados experimentais sistemáticos sobre a interação entre proteínas e pequenas moléculas. Para isso, utilizará abordagens como bibliotecas químicas codificadas por DNA e espectrometria de massa.

Mário Bengtson, professor da Unicamp e coautor do artigo, destaca que a abertura dos dados para a comunidade científica pode acelerar o desenvolvimento de novos algoritmos computacionais, resultando em avanços significativos na descoberta de medicamentos. Lucas Souza, também coautor, ressalta que o compartilhamento de conhecimento beneficia tanto pesquisadores quanto financiadores, promovendo a troca de informações entre academia e indústria.