A inteligência artificial começa a transformar uma das áreas mais complexas da medicina moderna: a descoberta de novos medicamentos. Pesquisadores ao redor do mundo já utilizam algoritmos para identificar compostos capazes de combater superbactérias resistentes a antibióticos, doenças raras e até condições neurodegenerativas como a doença de Parkinson.
Durante décadas, o desenvolvimento de novos tratamentos tem sido um processo longo, caro e cheio de fracassos. No caso dos antibióticos, por exemplo, o cenário tornou-se especialmente preocupante. Estima-se que cerca de 1,1 milhão de pessoas morram todos os anos devido a infecções resistentes a medicamentos, número que pode ultrapassar 8 milhões até 2050 se novas soluções não surgirem.
IA acelera busca por novos antibióticos
Crédito da imagem: Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT). Reprodução: BBC
Um dos avanços mais promissores vem de pesquisas conduzidas no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos. O professor James Collins e sua equipe treinaram modelos de inteligência artificial para reconhecer estruturas químicas presentes em antibióticos conhecidos. Como relatou a BBC em reportagem recente, o sistema foi capaz de analisar milhões de compostos químicos em busca de novas substâncias capazes de combater bactérias altamente resistentes a medicamentos.
A partir desse aprendizado, o sistema foi capaz de analisar mais de 45 milhões de compostos químicos em busca de novas substâncias com potencial para eliminar bactérias perigosas como Neisseria gonorrhoeae, responsável pela gonorreia, e Staphylococcus aureus, que pode causar infecções graves conhecidas como MRSA.
Usando técnicas de inteligência artificial generativa, os pesquisadores criaram 36 milhões de novas moléculas candidatas. Após testes laboratoriais, sete mostraram atividade antimicrobiana e duas demonstraram alta eficácia contra cepas resistentes a medicamentos.
O aspecto mais promissor é que esses compostos parecem atacar as bactérias por mecanismos diferentes dos antibióticos tradicionais, o que pode abrir caminho para uma nova classe de medicamentos capazes de driblar a resistência bacteriana.
Uma nova esperança para o Parkinson
A inteligência artificial também está sendo aplicada para investigar doenças neurodegenerativas, como o Parkinson, condição que afeta mais de 10 milhões de pessoas em todo o mundo.
Mesmo após mais de dois séculos desde sua descrição clínica, ainda não existe um tratamento capaz de interromper a progressão da doença. O principal medicamento disponível, a levodopa, ajuda a aliviar sintomas como tremores e rigidez muscular, mas não impede a degeneração neuronal.
Pesquisadores da Universidade de Cambridge também utilizam aprendizado de máquina para investigar possíveis tratamentos para a doença de Parkinson. Segundo reportagem da BBC, a tecnologia permite analisar bilhões de combinações moleculares em poucos dias, acelerando um processo que tradicionalmente levaria meses ou anos.
A tecnologia permite explorar um universo gigantesco de possibilidades químicas. Enquanto métodos tradicionais conseguem analisar cerca de um milhão de moléculas em seis meses, algoritmos modernos podem examinar bilhões de combinações em poucos dias e a um custo muito menor.
Com esse método, os pesquisadores identificaram cinco novos compostos promissores, que agora passam por testes adicionais.
Reutilizando medicamentos já existentes
Outra frente de pesquisa utiliza inteligência artificial para reaproveitar medicamentos já aprovados para outras doenças.
Créditos da imagem: Dr. David Fajgenbaum. Reprodução: Universidade da Pensilvânia
O médico americano David Fajgenbaum, da Universidade da Pensilvânia, tornou-se um exemplo desse tipo de abordagem após salvar a própria vida ao utilizar um medicamento imunossupressor normalmente destinado a pacientes transplantados para tratar uma forma rara da doença de Castleman.
Inspirado pela experiência, ele fundou a organização Every Cure, que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para cruzar dados de milhares de medicamentos e milhares de doenças, identificando combinações promissoras.
Pesquisadores da Harvard Medical School, por exemplo, utilizaram IA para analisar cerca de 8 mil medicamentos já aprovados, descobrindo potenciais aplicações para mais de 17 mil doenças.
Esse tipo de estratégia é particularmente importante para doenças raras, que muitas vezes recebem pouco investimento da indústria farmacêutica devido ao número limitado de pacientes.
Simulações digitais de doenças
Créditos da imagem: Universidade McGill, Canadá. Reprodução: exodusmm2h.com
Outra inovação vem da Universidade McGill, no Canadá, onde cientistas desenvolveram modelos de inteligência artificial capazes de simular virtualmente a progressão de doenças.
Em um estudo recente sobre fibrose pulmonar idiopática, doença grave caracterizada pelo endurecimento progressivo do tecido pulmonar, o sistema analisou grandes volumes de dados genéticos para entender como células saudáveis se transformam em células doentes.
Com base nessa simulação, a IA identificou oito possíveis tratamentos candidatos, incluindo medicamentos originalmente desenvolvidos para tratar hipertensão.
A lógica é simples: ao compreender como uma célula saudável se transforma em uma célula doente, os pesquisadores podem tentar reverter ou interromper esse processo.
Uma revolução em andamento — mas com limites
Apesar do entusiasmo, os especialistas alertam que a inteligência artificial ainda não resolve todos os desafios da descoberta de medicamentos.
Grande parte dos dados necessários para o desenvolvimento de novos tratamentos permanece sob controle de empresas farmacêuticas, o que limita o acesso de pesquisadores independentes.
Além disso, identificar um composto promissor é apenas o começo de um longo caminho que envolve testes laboratoriais, estudos clínicos e aprovação regulatória, processo que pode levar mais de uma década.
Ainda assim, muitos cientistas acreditam que a tecnologia mudará profundamente o futuro da medicina.
“A inteligência artificial está revolucionando a descoberta de medicamentos”, afirma Vendruscolo. “Mas, por enquanto, ela transforma apenas algumas etapas específicas do processo.”
Para pesquisadores da área, no entanto, isso já representa um avanço significativo. Há poucos anos, identificar bilhões de moléculas candidatas em poucos dias era algo simplesmente impossível.
