IA pode ser usada para promover um envelhecimento saudável

Método desenvolvido por pesquisadores da PUC-Rio ajuda a explicar por que determinadas sequências de aminoácidos apresentam potencial antioxidante

Pesquisa combina química e inteligência artificial para investigar moléculas de interesse para a saúde e o envelhecimento Ivan S (via Pexels) - 10.abr.2021 The Conversation 11.out.2026 (domingo) - 8h10 Priorize o Poder no Google Assim como cidades nunca dormem, nosso organismo produz energia, transporta substâncias e renova estruturas sem interromper suas atividades. Toda essa movimentação, porém, gera pequenas “faíscas” químicas –m oléculas reativas que, em excesso, podem danificar componentes das células. E, com isso, contribuir para o desgaste associado ao envelhecimento e a diferentes doenças.

Para manter esse sistema em equilíbrio, o corpo conta com uma espécie de equipe permanente de manutenção. Essa equipe é formada por diferentes mecanismos antioxidantes.

Entre seus integrantes menos perceptíveis estão os peptídeos antioxidantes . Esses peptídeos são pequenas sequências de aminoácidos que podem ser encontradas ou liberadas a partir das proteínas dos alimentos ou obtidas por processos de síntese e design racional.

Nos últimos anos, o tema vem despertando o interesse da ciência pela capacidade de aplicações tanto na saúde como no envelhecimento.

No Laboratório de Sistemas Complexos, do Departamento de Química, da PUC-Rio (Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro) publicamos um estudo na American Chemical Society . Nele, descrevemos o emprego da Inteligência Artificial Explicável para identificar, classificar e interpretar sequências de peptídeos com potencial atividade antioxidante.

Alguns desses peptídeos apresentam propriedades antioxidantes e podem atuar sobre diferentes componentes dos processos oxidativos .

A alimentação constitui uma fonte importante de peptídeos bioativos. As proteínas presentes nos alimentos são degradadas durante a digestão em fragmentos menores. Alguns desses fragmentos podem apresentar atividades biológicas de interesse.

Entretanto, nem toda proteína e nem todo peptídeo apresentam atividade antioxidante. Essa propriedade pode depender da sequência de aminoácidos, do tamanho do peptídeo, de suas características físico-químicas e de sua estrutura.

Identificar quais sequências apresentam maior potencial antioxidante é, portanto, um desafio científico. E esse desafio envolve análise de uma enorme quantidade de possibilidades.

Uma das limitações de muitos modelos de inteligência artificial é que eles podem apresentar excelentes resultados de previsão. Mas não deixam claras quais características dos dados foram responsáveis por determinada previsão.

A Inteligência Artificial Explicável busca superar esse problema. Ela permite investigar quais informações foram mais importantes para o modelo chegar a uma determinada previsão.

No caso dos peptídeos antioxidantes, isso significa ir além de simplesmente responder se uma sequência apresenta ou não potencial antioxidante. Podemos investigar quais regiões e características da sequência contribuíram para essa classificação.

Essa capacidade de interpretação é particularmente importante para a descoberta de novos compostos bioativos. Em vez de analisar experimentalmente, de maneira indiscriminada, um número extremamente grande de sequências, modelos computacionais podem auxiliar. E esse auxílio é na identificação e priorização de candidatos com maior potencial.

Posteriormente, uma quantidade pequena desses candidatos precisa ser submetida a estudos experimentais que confirmem sua atividade, estabilidade, segurança e aplicabilidade.

A combinação entre bioinformática, inteligência artificial e experimentação pode acelerar esse processo de descoberta. A IA Explicável não substitui a investigação experimental. Além de gerar hipóteses e compreender quais características moleculares estão associadas a determinada atividade biológica, a IA oferece uma ferramenta poderosa para orientar a seleção de candidatos.

Dessa forma, decifrar os peptídeos antioxidantes significa não apenas encontrar novas moléculas. É também compreender por que determinadas sequências apresentam propriedades de interesse.

Essa integração entre química, biologia, bioinformática e inteligência artificial abre novas possibilidades para a descoberta racional de compostos bioativos. Além de perspectivas para o desenvolvimento futuro de estratégias voltadas à saúde, à nutrição e ao envelhecimento saudável.

Acreditamos que os peptídeos antioxidantes representam uma classe promissora de moléculas bioativas, com possíveis aplicações em áreas como alimentos funcionais, nutracêuticos , cosméticos e desenvolvimento farmacêutico.

Na oncologia, por exemplo, o interesse científico vai além do simples sequestro de espécies reativas de oxigênio. Vale destacar que o equilíbrio redox está relacionado a diferentes processos celulares envolvidos na progressão tumoral.

Da mesma forma, a investigação dos mecanismos oxidativos pode contribuir para uma melhor compreensão de processos associados às doenças neurodegenerativas. Alzheimer e doença de Parkinson são dois exemplos.

O envelhecimento é um processo biológico natural, acompanhado por alterações progressivas no funcionamento das células e dos tecidos. Entre os mecanismos associados a esse processo está o estresse oxidativo. Esse processo se dá quando a produção de radicais livres supera a capacidade dos sistemas antioxidantes do organismo de mantê-los sob controle.

Compreender como controlar essa reatividade oxidativa é uma questão relevante para a promoção de estratégias voltadas à saúde e ao envelhecimento saudável .

É importante destacar que essas espécies reativas não são necessariamente prejudiciais: em níveis adequados, elas participam de processos fisiológicos importantes. O problema surge quando esse equilíbrio é rompido e a reatividade se torna excessiva.

As espécies reativas podem interagir com moléculas essenciais para o funcionamento c