Algoritmos de IA Usados para Desenvolver Medicamentos que Combatem Bactérias Resistentes a Medicamentos

Um dos maiores desafios que a indústria médica enfrenta é a bactéria resistente a medicamentos. Atualmente, estima-se que haja cerca de 700.000 mortes devido a bactérias resistentes a medicamentos, e mais cepas de bactérias resistentes a medicamentos estão se desenvolvendo. Cientistas e engenheiros estão tentando desenvolver novos métodos para combater bactérias resistentes a medicamentos. Um método de desenvolver novos antibióticos é empregar inteligência artificial e aprendizado de máquina para isolar novos compostos que possam lidar com novas cepas de super-bactérias.

Como o SingularityHub relatou, um novo antibiótico foi projetado com a ajuda da IA. O antibiótico foi nomeado halicin, após a IA HAL de 2001: Uma Odisseia no Espaço. O novo antibiótico desenvolvido provou ser bem-sucedido em eliminar algumas das cepas de super-bactérias mais virulentas. O novo antibiótico foi descoberto por meio do uso de algoritmos de aprendizado de máquina. Especificamente, o modelo de aprendizado de máquina foi treinado usando um grande conjunto de dados composto por aproximadamente 2.500 compostos. Quase metade dos medicamentos usados para treinar o modelo eram medicamentos já aprovados pela FDA, enquanto a outra metade do conjunto de treinamento era composta por compostos naturais. A equipe de pesquisadores ajustou os algoritmos para priorizar moléculas que possuíam simultaneamente propriedades antibióticas, mas diferentes das estruturas antibióticas existentes. Em seguida, eles examinaram os resultados para determinar quais compostos seriam seguros para o consumo humano.

De acordo com The Guardian, o medicamento provou ser extremamente eficaz no combate a bactérias resistentes a medicamentos em um estudo recente. É tão eficaz porque degrada a membrana da bactéria, o que desabilita a capacidade da bactéria de produzir energia. Para que as bactérias desenvolvam defesas contra os efeitos do halicin, poderia levar mais de algumas mutações genéticas, o que dá ao halicin poder de permanência. A equipe de pesquisa também testou como o composto se saiu em camundongos, onde foi capaz de limpar com sucesso camundongos infectados com uma cepa de bactéria resistente a todos os antibióticos atuais. Com os resultados dos estudos sendo tão promissores, a equipe de pesquisa espera estabelecer uma parceria com uma entidade farmacêutica e provar que o medicamento é seguro para uso por pessoas.

James Collins, professor de bioengenharia e autor sênior do MIT, e Regina Barzilay, professora de ciência da computação do MIT, foram ambos autores sêniores do artigo. Collins, Barzilay e outros pesquisadores esperam que algoritmos como o tipo que eles usaram para projetar o halicin possam ajudar a acelerar a descoberta de novos antibióticos para lidar com a proliferação de cepas de doenças resistentes a medicamentos.

O halicin está longe de ser o único composto de medicamento descoberto com o uso de IA. A equipe de pesquisa liderada por Collin e Barzilay quer ir mais longe e criar novos compostos treinando mais modelos usando cerca de 100 milhões de moléculas extraídas do banco de dados ZINC 15, uma biblioteca online de mais de 1,5 bilhão de compostos de medicamentos. Relata-se que a equipe já conseguiu encontrar pelo menos 23 candidatos diferentes que atendem aos critérios de serem possivelmente seguros para uso humano e estruturalmente diferentes dos antibióticos atuais.

Um efeito colateral infeliz dos antibióticos é que, embora eles matem bactérias prejudiciais, também matam as bactérias necessárias do intestino que o corpo humano precisa. A equipe de pesquisa espera que possam usar técnicas semelhantes às usadas para criar o halicin para criar antibióticos com menos efeitos colaterais, medicamentos menos propensos a prejudicar a microbiota intestinal humana.

Muitas outras empresas também estão tentando usar aprendizado de máquina para simplificar o complexo, longo e frequentemente caro processo de criação de medicamentos. Outras empresas também vêm treinando algoritmos de IA para sintetizar novos compostos de medicamentos. Recentemente, uma empresa conseguiu desenvolver um conceito de medicamento em apenas um mês e meio, um período de tempo muito menor do que os meses ou até anos que pode levar para criar um medicamento da maneira tradicional.

Barzilay é otimista de que os métodos de descoberta de medicamentos impulsionados por IA possam transformar o cenário da descoberta de medicamentos de maneira significativa. Barzilay explicou que o trabalho no halicin é um exemplo prático de como as técnicas de aprendizado de máquina podem ser eficazes:

“Há ainda uma questão de saber se as ferramentas de aprendizado de máquina estão realmente fazendo algo inteligente na área de saúde, e como podemos desenvolvê-las para serem ferramentas de trabalho na indústria farmacêutica. Isso mostra até onde você pode adaptar essa ferramenta.”