IA

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Demora uma eternidade para colocar medicamentos no mercado. A IA poderia ajudar a acelerar o processo.

Encontrando as melhores maneiras de fazer o bem.

No romance e filme de 1968 2001: Uma Odisséia no Espaço, o sistema de inteligência artificial Hal (abreviação de HAL 9000) mata os astronautas de sua nave espacial.

Na realidade, o apelido Hal refere-se a um tipo diferente de assassino: não de humanos, mas de bactérias.

Em fevereiro de 2020 — mais de cinco décadas depois de o filme de ficção científica ter apresentado ao mundo talvez o primeiro grande vilão da IA ​​— uma equipe de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts usou a inteligência artificial para descobrir um antibiótico capaz de matar a E. coli, que hospitaliza milhares de pessoas por ano, bem como uma cepa resistente a antibióticos de outra infecção bacteriana comum, Acinetobacter baumannii. E pegando uma página de 2001, deram-lhe o nome de halicin, em homenagem a HAL 9000.

A descoberta da halicina mostra o quão rápida pode ser a descoberta de medicamentos assistidos por IA. Os cientistas treinaram o seu modelo de IA introduzindo-o em aproximadamente 2.500 moléculas (1.700 das quais eram medicamentos aprovados pela FDA e 800 eram produtos naturais). Depois que os pesquisadores treinaram o modelo para entender quais moléculas poderiam matar a E. coli, a equipe executou 6.000 compostos no sistema, incluindo medicamentos existentes, medicamentos fracassados, produtos naturais e uma variedade de outros compostos.

O sistema encontrou halicina numa fração do tempo que os métodos tradicionais levariam, disse Bowen Lou, professor assistente da Escola de Negócios da Universidade de Connecticut que estuda como a IA está mudando a indústria farmacêutica. “A halicina não só pode matar muitas espécies de bactérias resistentes aos antibióticos, como também é estruturalmente distinta dos antibióticos anteriores”, disse ele por e-mail. “Esta descoberta é inovadora porque as ‘superbactérias’ resistentes aos antibióticos são um importante problema de saúde pública que os métodos tradicionais não conseguiram resolver.”

“A ideia de que é possível observar as estruturas de uma pequena molécula e prever suas propriedades é uma ideia muito antiga. A maneira como as pessoas pensam é: se você puder identificar algumas estruturas dentro da molécula, alguns grupos funcionais, e assim por diante, você pode dizer: 'O que isso faz?'” disse Regina Barzilay, uma distinta professora de IA e saúde com a Escola de Engenharia do MIT e coautor de um estudo de maio de 2023 que identificou outro potencial candidato a antibiótico com base nos métodos usados ​​no estudo inicial da halicina.

Antes do uso da IA, o desafio de descobrir essas estruturas e identificar o uso potencial de um medicamento era principalmente de velocidade, eficiência e custo. Análises anteriores mostram que, entre o início da década de 1990 e o final da década de 2000, o processo típico de descoberta e desenvolvimento de medicamentos demorou 12 anos ou mais. No caso da halicina, a equipe do MIT utilizou IA que pode testar mais de 100 milhões de compostos químicos em apenas alguns dias. “Ficou claro que a ciência molecular é realmente um bom lugar para aplicar o aprendizado de máquina e usar novas tecnologias”, disse Barzilay.

Com pelo menos 700.000 mortes todos os anos atribuídas a doenças resistentes aos medicamentos – um número que se prevê aumente para 10 milhões de mortes anualmente até 2050 – a necessidade de rapidez é grande, especialmente tendo em conta que a taxa de avanços em medicamentos estagnou nas últimas décadas. Desde 1987, ano em que os cientistas identificaram a última classe de antibióticos utilizada com sucesso no tratamento de pacientes, o mundo entrou no que os cientistas chamam de “vazio de descoberta”.

Crucialmente, a IA pode analisar grandes quantidades de dados médicos e, como sugere a descoberta da halicina, pode acelerar significativamente o processo de descoberta de medicamentos. Esta nova tecnologia continua a estimular avanços significativos na área médica e tem potencial para melhorar os resultados dos pacientes e facilitar métodos de tratamento mais precisos. Poderia também reduzir os custos, o que seria vital para o desenvolvimento de antibióticos, dado que pelo menos parte da estagnação da indústria não se deve à incapacidade de identificar novos medicamentos, mas à falta de interesse e incentivo do mercado.