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

Abstract

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.