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Crédito: Karolina Grabowska/Unsplash

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Remédios mais rápidos e de baixo custo: deixe com a IA

Além de inventar novos medicamentos, a IA está sendo usada para identificar novos alvos – isto é, o local ao qual uma droga se liga no corpo e outra parte importante do processo de descoberta de tratamentos

Por Redação The Shift 06/10/2020

Desde que a pandemia do novo coronavírus escancarou algumas realidades da indústria farmacêutica, como o alto custo de produção de um novo tratamento – que pode ir de algo em torno de US$ 2,5 bilhões a US$ 12 bilhões – e o tempo que novas drogas levam para ser desenvolvidas (isso quando chegam a ser desenvolvidas, já que 90% delas jamais passam da fase inicial), os cientistas têm discutido mais o uso de Inteligência Artificial na descoberta de tratamentos e novas drogas contra doenças. Essa "intervenção" poderia tornar o processo imensamente mais rápido, mais personalizado e a um custo muito mais baixo, como afirma Peter Diamandis, fundador e diretor executivo da Singularity University.

No artigo, publicado no Singularity Hub, Diamandis comenta como nanorrobôs poderiam "entregar" drogas personalizadas e como o surgimento desses tratamentos podem endereçar as mais diversas doenças. "Além de inventar novos medicamentos, a IA também está sendo usada por cientistas para identificar novos alvos – isto é, o local ao qual uma droga se liga no corpo e outra parte importante do processo de descoberta de tratamentos", diz.

A Insilico Medicine, que funciona no campus da Universidade Johns Hopkin em Baltimore, Maryland, faz uso da IA para peneirar amostras de dados para determinar as características biológicas de doenças específicas. A iniciativa do cientista de computação que virou biofísico Alex Zhavoronkov partiu da possibilidade de usar conjuntos de dados e IA para acelerar o processo de descoberta de medicamentos. Ele partiu das redes adversárias generativas (ou GANs). "Colocando duas redes neurais uma contra a outra (adversária), o sistema pode começar com instruções mínimas e produzir novos resultados (generativos)", explica Diamandis. Em vez de projetar novos objetos, o mecanismo foi usado para identificar os alvos de tratamento mais promissores e – usando GANs – gerar moléculas (ou seja, medicamentos em estágio inicial) perfeitamente adequadas para eles. “O resultado é uma explosão de potenciais alvos de remédios e um processo de teste muito mais eficiente”, diz Zhavoronkov. “A IA nos permite fazer com cinquenta pessoas o que uma empresa farmacêutica típica faz com cinco mil.”

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