Equipa de investigação da UPM desenvolveu com sucesso um modelo de previsão de inteligência artificial da actividade de péptidos antimicrobianos
A doutoranda em Tecnologia Informática Aplicada, Cai Jianxiu, o Professor Adjunto da Faculdade de Ciências Aplicadas, Wang Yapeng, e a Professora Adjunta do Centro de Descoberta de Fármacos impulsionada por Inteligência Artificial, Shirley Siu, da Universidade Politécnica de Macau (UPM), realizaram uma investigação interdisciplinar, tendo sido desenvolvido o modelo de previsão de inteligência artificial da actividade de péptidos antimicrobianos, denominado “BERT-AmPEP60”, para prever a concentração inibitória mínima de péptidos antimicrobianos contra Escherichia coli e Staphylococcus aureus. Os resultados da investigação contribuem para o desenvolvimento de medicamentos antibacterianos da próxima geração, desempenhando um papel fundamental na resolução do problema da resistência aos antibióticos no domínio da saúde pública global.
Os péptidos antimicrobianos (AMPs, na sigla inglesa), umas classes de moléculas peptídicas curtas, de origem natural ou sintética, têm atraído a atenção do meio académico e da classe médica como uma alternativa para combater as “superbactérias”. O modelo “BERT-AmPEP60”, desenvolvido pela equipa de investigação, introduz as Representações de Codificadores Bidireccionais de Transformadores (BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers) no processamento de linguagem natural no domínio da investigação de AMPs. Através do treino das capacidades de representação dos modelos de linguagem, o “BERT-AmPEP60” pode extrair uma rica gama de características contextuais incorporadas nas sequências de péptidos, captando a estrutura potencial e os sinais funcionais das moléculas peptídicas, possuindo um excelente potencial de aplicação em cenários reais de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Os resultados da investigação foram apresentados num artigo intitulado “BERT-AmPEP60: A BERT-Based Transfer Learning Approach to Predict the Minimum Inhibitory Concentrations of Antimicrobial Peptides for Escherichia coli and Staphylococcus aureus” (BERT-AmPEP60: Uma Abordagem de Aprendizagem por Transferência Baseada em BERT para Prever as Concentrações Inibitórias Mínimas de Péptidos Antimicrobianos contra Escherichia coli e Staphylococcus aureus), na revista de renome internacional Journal of Chemical Information and Modeling, destacando a realização de investigação na intersecção entre inteligência artificial e biomedicina.
Journal of Chemical Information and Modeling é uma revista dedicada à publicação de estudos de vanguarda nos domínios da informática química e da modelação molecular. A revista encontra-se indexada em bases de dados internacionais como oSCIEe oScopus.Pertence ao primeiro quartil (Q1) nas áreas de “Química Medicinal”, “Ciência da Computação: Sistemas de Informação” e “Ciência da Computação: Aplicações Interdisciplinares” doSCIE. O texto completo do estudo está disponível em: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.4c01749.
