O diagnóstico de melanoma costuma trazer medo e incerteza. Trata-se de um câncer de pele agressivo, capaz de se espalhar rapidamente para outros órgãos e de reduzir drasticamente a expectativa de vida dos pacientes. A realidade é dura. Embora represente apenas 5% dos casos de câncer de pele, o melanoma é responsável por 75% das mortes relacionadas à doença. Atentos a este cenário, pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) desenvolveram estudo que abre novas perspectivas para o tratamento.

Apostando no design de moléculas inéditas capazes de bloquear o avanço da doença, o trabalho publicado na revista Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences usou ferramentas de química teórica e simulações avançadas. Edilson Alencar Filho, professor da Univasf e coordenador da pesquisa, explicou que o estudo permitiu o design de moléculas novas com potencial anti-melanoma, além de revelar o potencial mecanismo de ação.

A inteligência artificial teve papel decisivo nessa etapa. A equipe aplicou técnicas de aprendizado de máquina, como os algoritmos “colônia de abelhas” e “random forest”, para analisar o banco de dados de compostos já testados contra o melanoma e prever quais novas variantes teriam maior chance de sucesso. Essa combinação de IA com simulações de dinâmica molecular permitiu identificar padrões estruturais e acelerar o processo de descoberta, que tradicionalmente seria mais demorado e custoso.