Quais são as perspectivas atuais e as tendências da descoberta de fármacos auxiliada por computador?
Resposta curta: Uma revisão bibliométrica de 2031 publicações (2000 a 2023) mostra que a descoberta de fármacos auxiliada por computador (CADD) evoluiu com técnicas como modelagem por homologia, docking molecular e simulação de dinâmica molecular, e que a inteligência artificial é uma tendência central para o futuro.
Resposta
A descoberta de fármacos auxiliada por computador (CADD) é uma abordagem computacional que envolve interações ligante-receptor e participa de várias etapas do desenvolvimento de medicamentos. Para compreender as fronteiras e os hotspots dessa área, foi realizada uma revisão sistemática com análise bibliométrica de estudos publicados entre 2000 e 20 de julho de 2023, seguindo as diretrizes PRISMA.
A busca foi feita na Web of Science Core Collection, e 2031 publicações foram incluídas. A análise visual utilizou softwares como Excel, VOSviewer, RStudio e CiteSpace para examinar informações gerais, tendências de publicação, países/regiões, instituições, periódicos, palavras-chave e autores influentes. Os dados mostram que as publicações se originaram principalmente de 99 países ou regiões, liderados pelos Estados Unidos e pela China.
Entre os contribuidores, MacKerell AD teve o maior número de artigos e a maior influência. O Journal of Medicinal Chemistry foi o periódico mais citado, enquanto o Journal of Chemical Information and Modeling teve o maior número de publicações. A análise de palavras-chave e a colaboração entre países, instituições e empresas indicam um campo ativo e interconectado.
As tecnologias de CADD, como modelagem por homologia, modelagem farmacofórica, relações quantitativas conformacionais, docking molecular, simulação de dinâmica molecular, predição de energia livre de ligação e triagem virtual de alta produtividade, podem efetivamente melhorar a eficiência da descoberta de novos fármacos. A inteligência artificial aplicada ao design e à triagem de fármacos baseada em CADD representa tópicos-chave que influenciarão o desenvolvimento futuro.
Este artigo contribui para melhor compreender as fronteiras e os hotspots da CADD, oferecendo uma visão estruturada da produção científica e das tendências metodológicas. A integração de técnicas computacionais e inteligência artificial desponta como direção promissora para acelerar a descoberta de fármacos.
O que o estudo mostrou
Revisão sistemática com análise bibliométrica de 2031 publicações sobre CADD, de 2000 a 20 de julho de 2023, selecionadas da Web of Science Core Collection. Os achados incluem: publicações originadas de 99 países ou regiões, liderados pelos Estados Unidos e pela China; MacKerell AD como autor com maior número de artigos e maior influência; Journal of Medicinal Chemistry como periódico mais citado e Journal of Chemical Information and Modeling com o maior número de publicações. Tecnologias como modelagem por homologia, docking molecular, dinâmica molecular e triagem virtual de alta produtividade foram identificadas como capazes de melhorar a eficiência da descoberta de fármacos, com destaque para a inteligência artificial.
Limitações
O resumo não informa limitações específicas do estudo. Trata-se de uma análise bibliométrica baseada em uma única base de dados (Web of Science Core Collection), o que pode restringir a abrangência. O resumo também não detalha critérios de inclusão/exclusão, qualidade dos estudos incluídos ou possíveis vieses de publicação. Não são apresentados dados sobre a aplicação clínica direta das tecnologias.
Aplicação no consultório
Para o médico, o estudo oferece um panorama das ferramentas computacionais que podem influenciar a descoberta de fármacos e, indiretamente, a disponibilidade de novas terapias. Na prática clínica, compreender que a CADD e a inteligência artificial aceleram a identificação de candidatos a medicamentos pode ajudar a contextualizar expectativas sobre novos tratamentos. Na gestão do consultório, o conhecimento sobre essas tendências pode orientar decisões sobre atualização profissional e participação em pesquisas, embora o resumo não traga implicações diretas para o atendimento ao paciente.
Estudo citado
Current perspectives and trend of computer-aided drug design: a review and bibliometric analysis. International journal of surgery (London, England), 2024.
Autores: Wu Z, Chen S, Wang Y, Li F, Xu H, Li M, Zeng Y, Wu Z, Gao Y.
DOI: 10.1097/JS9.0000000000001289 · PubMed: PMID 38502850
Perguntas para aprofundar
- Como a inteligência artificial está sendo aplicada na descoberta de fármacos auxiliada por computador?
- Quais são as técnicas computacionais mais utilizadas na descoberta de novos medicamentos?
- Qual é a contribuição da modelagem molecular e da triagem virtual para a eficiência da pesquisa de fármacos?
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