Cientistas desenvolveram um modelo capaz de monitorar e analisar sequências de aminoácidos em proteínas-alvo, identificando aquelas que apresentam a melhor interação com moléculas candidatas a novos medicamentos.

Pesquisadores do MIT e da Universidade Tufts, nos Estados Unidos, desenvolveram o ConPLex, um modelo computacional que pode acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos. Essa ferramenta utiliza grandes modelos de linguagem (LLM) de inteligência artificial para analisar sequências de aminoácidos de proteínas. Ao identificar as interações mais eficazes com moléculas candidatas a novos fármacos, o ConPLex supera desafios enfrentados pelos cientistas na triagem de compostos em bibliotecas moleculares. O método se mostrou capaz de rastrear mais de 100 milhões de compostos em um único dia, oferecendo potencial significativo para reduzir o custo e aumentar a eficácia na descoberta de novos medicamentos.