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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E BIOINFORMÁTICA APLICADA À PESQUISA CIENTÍFICA: UMA REVISÃO SOBRE A DESCOBERTA DE NOVOS FÁRMACOS

A descoberta de novos fármacos é um processo complexo, demorado e de alto custo, frequentemente ultrapassando uma década de pesquisas e bilhões em investimentos. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) e a Bioinformática são incorporadas como tecnologias na otimização das etapas iniciais da prospecção e triagem de compostos bioativos. Este capítulo apresenta uma revisão narrativa da literatura científica publicada entre 2015 e 2025, com o objetivo de identificar os principais avanços, desafios e aplicações dessas ferramentas na descoberta de medicamentos. A busca foi realizada nas bases de dados PubMed, Web of Science e Google Scholar, com base nos descritores "Artificial Intelligence", "Drug Discovery" e "Bioinformatics". Após os critérios de elegibilidade, foram selecionados oito artigos revisados por pares. Os resultados demonstram que abordagens baseadas em machine learning (ML), deep learning (DL), redes neurais convolucionais (CNN), redes neurais gráficas (GNN), docking molecular e modelos generativos (GANs) vêm sendo utilizadas com sucesso na predição de atividade biológica, identificação de alvos moleculares, redução de falsos positivos e geração de novos compostos com propriedades desejadas. As ferramentas analisadas evidenciam ganhos em precisão e agilidade nas triagens virtuais, especialmente quando associadas a grandes bancos de dados estruturais. Apesar dos avanços, há limitações quanto à necessidade de validação experimental in vitro e in vivo, além da escassez de padronização metodológica e dados de alta qualidade. Conclui-se que IA e bioinformática representam uma convergência tecnológica promissora, mas que requer amadurecimento técnico e regulatório para plena integração à pesquisa translacional.
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E BIOINFORMÁTICA APLICADA À PESQUISA CIENTÍFICA: UMA REVISÃO SOBRE A DESCOBERTA DE NOVOS FÁRMACOS

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.1661125170313

  • Palavras-chave: Machine learning; Deep learning; Bioinformática; Inteligência artificial; Pesquisa científica.

  • Keywords: Machine learning; Deep learning; Bioinformatic; Artificial intelligence; Scientific research.

  • Abstract: The discovery of new drugs is a complex, time-consuming, and high-cost process, often exceeding a decade of research and billions in investment. In this context, Artificial Intelligence (AI) and Bioinformatics are being incorporated as key technologies to optimize the early stages of bioactive compound prospecting and screening. This chapter presents a narrative review of the scientific literature published between 2015 and 2025, aiming to identify the main advances, challenges, and applications of these tools in drug discovery. The literature search was conducted in the PubMed, Web of Science, and Google Scholar databases using the descriptors "Artificial Intelligence", "Drug Discovery", and "Bioinformatics". After applying eligibility criteria, eight peer-reviewed articles were selected. The results show that approaches based on machine learning (ML), deep learning (DL), convolutional neural networks (CNN), graph neural networks (GNN), molecular docking, and generative models (GANs) have been successfully used for predicting biological activity, identifying molecular targets, reducing false positives, and generating novel compounds with desired properties. The analyzed tools demonstrate improvements in precision and speed of virtual screening, especially when integrated with large structural databases. Despite the advances, limitations remain regarding the need for experimental validation in vitro and in vivo, as well as the lack of methodological standardization and high- quality data. It is concluded that AI and bioinformatics represent a promising technological convergence, but still require technical and regulatory maturation for full integration into translational research.

  • Pâmela Gomes Santos
  • Vanessa da Silva Lima
  • Gabriela Cristina Baccaro
  • Isadora Mara Cunha Bezerra
  • Lailda Brito Soares
  • Marcela Bacchetti Vicentini
  • Ayron Abraão César Xavier
  • Brunela Pimentel de Oliveira
  • Celine Mano Andrade
  • Isadora Nascimento
  • Raquel Paes dos Santos
  • Paloma Gomes Santos
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