Como IA e aprendizado de máquina aceleram a descoberta de remédios
Juntando o resultado de experiências automatizadas com o aprendizado de máquina, cientistas de Cambridge devem acelerar a produção de novos medicamentos
O Nobel de Física de 2024 foi concedido aos pesquisadores John Hopfield e Geoffrey Hinton, responsáveis por estudos que impulsionaram o aprendizado de máquina, anunciou a Real Academia Sueca de Ciências na manhã desta terça-feira, 8.
Pesquisadores da Universidade de Cambridge e da farmacêutica Pfizer buscam formas de acelerar o desenvolvimento de novos remédios, usando inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (machine learning). A expectativa é que essas novas tecnologias revolucionem o mercado.
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Com a parceria, as equipes desenvolvem uma ferramenta que prevê e até mesmo pode testar como as moléculas irão reagir, o que aumenta a possibilidade de eficácia de um novo remédio antes mesmo dos testes em laboratório com células e dos experimentos em modelos animais. É o que aponta o estudo recém-publicado na revista Nature Chemistry.
Hoje, os cientistas já usam algumas simulações nas fases iniciais de pesquisa, mas as ferramentas disponíveis são caras e, muitas vezes, imprecisas.
Acelerando a produção de remédios
Na nova abordagem, os pesquisadores da universidade e da farmacêutica mesclam descobertas obtidas em experiências automatizadas com o aprendizado de máquina. Com isso, podem compreender melhor a reatividade química e acelerar todo o processo de desenvolvimento.
A abordagem, já validada num conjunto de dados de mais de 39 mil reações farmacêticamente relevantes, foi apelidada de "reatoma químico" — o nome é inspirado na função dos reatores.
"O conjunto de dados no qual treinamos o modelo é enorme. Isso ajudará a levar o processo de descoberta química, da tentativa e erro, para a era do big data", aposta Alpha Lee, pesquisador de Cambridge e líder da pesquisa, em nota.
Futuro do reatoma químico
"O reatoma pode mudar a forma como pensamos sobre a química orgânica", indo além da área farmacêutica, aposta Emma King Smith, pesquisadora de Cambridge e a primeira autora do artigo.
"Uma compreensão mais profunda da química poderia nos permitir fabricar produtos farmacêuticos e muitos outros produtos úteis com muito mais rapidez. Mas, fundamentalmente, a compreensão que esperamos gerar será benéfica para qualquer pessoa que trabalhe com moléculas", destaca a cientista Smith.
Vale lembrar que o uso da IA já é uma realidade na indústria farmacêutica. Inclusive, o primeiro remédio desenvolvido com apoio dessas ferramentas de alta tecnologia já está em testes clínicos, ou seja, é avaliado em humanos.
Fonte: Nature Chemistry e Universidade de Cambridge
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