A IA impulsiona pesquisa do MIT no desenvolvimento de antibióticos contra superbactérias
No ano passado, pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos, lançaram um desafio inovador a um sistema de inteligência artificial: desenvolver moléculas completamente novas com potencial para se tornarem antibióticos eficazes.
Após meses de treinamento intensivo, a inteligência artificial conseguiu, em apenas um ou dois dias, gerar mais de 29 milhões de moléculas inéditas, um feito que marca uma nova era na descoberta de medicamentos.
Tradicionalmente, a identificação de novos fármacos é um procedimento demorado e complexo. No entanto, a aplicação da inteligência artificial começa a revolucionar esse panorama, prometendo acelerar significativamente o processo.
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As pesquisas no MIT concentram-se na luta contra infecções que se tornaram resistentes a antibióticos, responsáveis por mais de um milhão de mortes anualmente em todo o mundo. A capacidade dos medicamentos existentes não acompanha a evolução dessas ameaças.
O professor de engenharia médica do MIT, James Collins, ressaltou o desequilíbrio entre o aumento dos patógenos resistentes e a diminuição no desenvolvimento de novos antibióticos ao longo das décadas.
Avanços da inteligência artificial na criação de compostos antibióticos
Um estudo recente, publicado na revista “Cell”, integra o projeto Antibiotics-AI do laboratório de Collins e demonstra o papel crucial da inteligência artificial na obtenção de progressos importantes na medicina.
A equipe sintetizou alguns dos compostos gerados pela IA e conseguiu erradicar uma infecção resistente em um camundongo usando um deles. Em testes adicionais com outro método de geração de moléculas, os resultados positivos se repetiram, solidificando a viabilidade de desenvolver medicamentos integralmente projetados por IA para tratar infecções graves.
O desafio atual no desenvolvimento de antibióticos
O método convencional para criar novos antibióticos envolve testar compostos individualmente ou analisar amostras de solo em busca de moléculas promissoras. Este processo tem se mostrado ineficiente para as necessidades atuais.
Desde a década de 1980, a FDA (agência reguladora de alimentos e medicamentos dos Estados Unidos) aprovou poucas dezenas de antibióticos novos, a maioria sendo pequenas modificações de remédios já existentes.
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O desenvolvimento de novas medicações exige tempo considerável, e os testes em humanos ainda estão em fase inicial e levarão um período prolongado.
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Collins explicou que as últimas décadas foram marcadas por um “vazio de descobertas”, onde novos antibióticos surgiam, mas eram muito semelhantes aos anteriores, apenas versões adaptadas.
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A situação é agravada por questões econômicas, conforme Collins. Desenvolver um antibiótico tem um custo similar ao de um medicamento para câncer ou hipertensão, por exemplo.
A diferença reside no tempo de uso: antibióticos são utilizados por poucos dias, enquanto remédios para câncer ou hipertensão podem ser consumidos por meses ou anos. Consequentemente, novos antibióticos geram uma fração do lucro, resultando em poucas opções emergindo no mercado para infecções complexas.
A inteligência artificial na medicina moderna
O laboratório de Collins tem se dedicado ao estudo de antibióticos por aproximadamente 20 anos. Há seis anos, a equipe decidiu focar na inteligência artificial como a principal ferramenta para descobertas. Inicialmente, a IA foi empregada para analisar bibliotecas de compostos conhecidos, o que levou à identificação de moléculas capazes de combater infecções de maneiras inovadoras.
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Uma organização sem fins lucrativos, a Phare Bio, foi criada a partir do projeto com o objetivo de levar os compostos mais promissores ao mercado. A expectativa é dar início aos testes clínicos com o halicin, um medicamento originalmente desenvolvido para tratar diabetes em 2009, mas que a equipe descobriu posteriormente possuir uma forte ação antibiótica.
Ainda que o desenvolvimento de novos medicamentos continue sendo demorado e os testes em humanos levem tempo, a IA já está acelerando a fase inicial de descoberta. Este avanço contribui para a redução de custos e o aumento das chances de sucesso.
Collins afirmou que a inteligência artificial permitiu explorar um espectro químico muito mais vasto do que o disponível nas bibliotecas tradicionais, abrindo caminhos para moléculas totalmente novas.
Segundo ele, a mesma abordagem pode ser adaptada para outras áreas da medicina, pois todos os métodos de IA utilizados no projeto podem ser facilmente aplicados no desenvolvimento de outros tipos de tratamentos.
