Cientistas utilizam a IA para conceber novos tratamentos contra o cancro

No mundo acelerado da investigação médica, os cientistas estão sempre à procura de novas formas de acelerar a descoberta de medicamentos. Pois bem, uma nova investigação levada a cabo por cientistas da Universidade da Califórnia em San Diego criou uma mistura de inteligência artificial (IA) e química tradicional que promete revolucionar esse mesmo processo.

Imagine que precisa de milhares de experiências individuais para identificar potenciais medicamentos, agora condensadas numa fração de tempo. Foi isso que a equipa da UC San Diego conseguiu com este novo algoritmo de aprendizagem automática. Até agora, a plataforma de IA ajudou a sintetizar 32 novos candidatos a medicamentos contra o cancro em tempo recorde, afirmaram os investigadores.

Ainda não há muito tempo, a IA na indústria farmacêutica era encarada com ceticismo. No entanto, esta situação mudou radicalmente nos últimos anos, à medida que o desenvolvimento da IA foi progredindo.

“A descoberta de medicamentos guiada por IA tornou-se uma área muito ativa na indústria, mas ao contrário dos métodos que estão a ser desenvolvidos nas empresas, estamos a tornar a nossa tecnologia de código aberto e acessível a qualquer pessoa que a queira utilizar”, disse Trey Ideker, autor sénior do estudo e professor na UC San Diego.

A plataforma, denominada POLYGON, é diferente de outras ferramentas de IA para a descoberta de medicamentos, na medida em que pode identificar moléculas que visam vários locais. Esta abordagem multi-alvo é importante porque oferece os benefícios das terapias combinadas - em que vários medicamentos são utilizados em conjunto - mas com potencialmente menos efeitos secundários. Este método é considerado promissor para o tratamento do cancro, em que atingir múltiplos alvos pode ser mais eficaz e reduzir as hipóteses de desenvolvimento de resistência.

“São necessários muitos anos e milhões de dólares para encontrar e desenvolver um novo medicamento, especialmente se estivermos a falar de um medicamento com múltiplos alvos”, explicou Ideker. “Os raros medicamentos multi-alvo que temos foram descobertos em grande parte por acaso, mas esta nova tecnologia pode ajudar a tirar o acaso da equação e dar o pontapé de saída para uma nova geração de medicina de precisão.”

Possibilidades “virtualmente infinitas”

De acordo com os cientistas da UC San Diego, a plataforma POLYGON foi treinada numa base de dados de mais de um milhão de moléculas bioativas, cada uma com informações detalhadas sobre as suas propriedades químicas e interações com alvos proteicos. Ao encontrar padrões neste enorme conjunto de dados, o POLYGON pode então gerar novas fórmulas químicas adaptadas a propriedades específicas, como a inibição de certas proteínas.

“Tal como a IA é atualmente muito boa a gerar desenhos e imagens originais, o POLYGON é capaz de gerar compostos moleculares originais com base nas propriedades químicas desejadas”, acrescentou Ideker.

Para testar o POLYGON, a equipa criou centenas de candidatos a medicamentos que visam pares de proteínas relacionadas com o cancro. Destas, 32 moléculas mostraram fortes interações previstas com MEK1 e mTOR, proteínas importantes para a sinalização celular e alvos promissores para a terapia do cancro. Os fármacos que sintetizaram mostraram uma atividade significativa contra estas proteínas, com poucas interações fora do alvo, sugerindo que poderiam ser tratamentos eficazes contra o cancro.

Apesar destes avanços, Ideker sublinhou a importância da experiência humana nesta plataforma: “Assim que tiver os medicamentos candidatos, ainda precisa de fazer toda a outra química necessária para refinar essas opções num tratamento único e eficaz”, afirmou. “Não podemos nem devemos tentar eliminar os conhecimentos humanos da cadeia de descoberta de medicamentos, mas o que podemos fazer é encurtar algumas etapas do processo”.

Olhando para o futuro, os investigadores estão otimistas quanto ao papel crescente da IA na descoberta de medicamentos. “Ver como este conceito se vai desenvolver na próxima década, tanto no meio académico como no setor privado, vai ser muito emocionante”, disse Ideker. “As possibilidades são praticamente infinitas”.