Cientistas propõem uso de lógica farmacêutica, alvos moleculares e quimioinformática para novos modos de ação
A descoberta de inseticidas precisa migrar de triagens empíricas amplas para sistemas guiados por alvos moleculares, inteligência artificial e quimioinformática. Essa é a principal conclusão de estudo que avalia como conceitos da pesquisa farmacêutica podem apoiar o desenvolvimento de moléculas para controle de insetos, com maior seletividade, menor risco a organismos não alvo e melhor resposta à resistência.
Os pesquisadores apontam um déficit de inovação na descoberta de inseticidas. A introdução de compostos com modos de ação realmente novos desacelerou, enquanto aumentaram a resistência de pragas, as exigências regulatórias e as restrições ambientais. Segundo eles, o arsenal atual ainda depende de poucos grupos de modo de ação. Esse cenário reduz a durabilidade de produtos e aumenta o risco de resistência cruzada.
A proposta central envolve a adoção de uma lógica inspirada na descoberta de fármacos. O processo começa pela escolha e validação de alvos biológicos. Depois avança para identificação de moléculas ativas, progressão de “hit” para “lead” e otimização de múltiplos parâmetros. A abordagem inclui ciclos de desenhar, produzir, testar e analisar. Esse modelo permite avaliar potência, seletividade, segurança, propriedades físico-químicas e risco de resistência desde as fases iniciais.
Os pesquisadores destacam o papel da inteligência artificial como camada de apoio à decisão. Modelos computacionais podem ajudar na triagem virtual, previsão de atividade, desenho generativo de moléculas, aprendizagem ativa e priorização de compostos. A quimioinformática fornece a base para representar moléculas por descritores, impressões digitais, cadeias SMILES, grafos moleculares e estruturas tridimensionais.
Os cientistas alertam, porém, para limites importantes. A inteligência artificial não resolve sozinha o problema da inovação. O desempenho dos modelos depende da qualidade dos dados, da padronização dos ensaios, do domínio de aplicabilidade e da validação experimental. A revisão ressalta a distância entre resultados obtidos in silico e produtos aplicáveis em campo.
O estudo está disponível em doi.org/10.1016/j.pestbp.2026.107190.
Fonte: Revista Cultivar