O uso da Inteligência Artificial na predição de flavonoides inibidores do Vírus Sincicial Respiratório

Autor(es)

B. R. P. Lopes ^[1] ; T. T. Albertini ; M. F. Costa ; A. S. Ferreira ; K. A. Toledo ; J. C. Rocha

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Universidade Estadual Paulista. Faculdade de Ciências e Letras. Departamento de Ciências Biológicas - Brasil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Brazilian Journal of Biology; v. 83, 2023-05-26.

Resumo

Resumo A infecção pelo Vírus Sincicial Respiratório Humano (hRSV) resulta na morte e hospitalização de milhares de pessoas em todo o mundo a cada ano. Infelizmente, não existem vacinas ou tratamentos específicos para tais infecções. A testagem de centenas, ou mesmo milhares, de moléculas promissoras é um desafio para a ciência. Neste trabalho, nós integramos propriedades biológicas, estruturais e físico-químicas para treinar e aplicar o conceito de inteligência artificial (IA) capaz de prever flavonoides com potencial atividade anti-hRSV. Durante as etapas de treinamento e simulação, a IA produziu resultados com taxas de acerto superiores a 83%, sendo capaz de prever flavonoides ativos ou inativos contra o hRSV. No futuro, avaliações in vitro e/ou in vivo desses flavonoides poderão acelerar os testes de novas drogas anti-RSV, reduzir hospitalizações, mortes e morbidade causadas por essa infecção. Além disso, a validação futura destes dados poderá determinar qual parâmetro tem maior peso na decisão da inteligência. (AU)

• Processo FAPESP: 20/08588-0 - Aplicação das técnicas de inteligência artificial para prever a atividade antiviral dos flavonoides em relação ao vírus sincicial respiratório
• Beneficiário: Thais Tondato Albertini
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica