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Revolução da Inteligência Artificial: Descoberta de Medicamentos e suas Implicações Futuras

A Ascensão da Inteligência Artificial na Era Farmacêutica

A presença onipresente da inteligência artificial (IA) é inegável. De acordo com previsões da GlobalData, todos os segmentos do mercado de IA estão preparados para um crescimento robusto na próxima década, alcançando um valor estimado de aproximadamente $909 bilhões até 2030.

Nesse contexto, a descoberta de novos usos para essa tecnologia é constante. A área da descoberta de medicamentos não é exceção, e a incorporação da IA nesse processo possui potencial para revolucionar não somente as experiências dos pacientes, mas também os resultados alcançados. 

A Transformação da Descoberta de Medicamentos Através da Inteligência Artificial

 

A expectativa é que a IA possa otimizar de forma extraordinária o processo de descoberta de medicamentos, reduzindo substancialmente tanto o tempo quanto o custo de levar um novo medicamento ao mercado, sobretudo em áreas de necessidade não atendida, como doenças raras ou novos antibióticos.

Métodos tradicionais estão cedendo espaço à inovação. Nos últimos anos, avanços na tecnologia computacional abriram as portas para a exploração mais abrangente do vasto espaço químico. Abordagens in silico, tais como o projeto e elaboração assistidos por computador, são cada vez mais utilizadas para aprimorar os métodos tradicionais de descoberta de medicamentos, reduzindo o tempo e o custo do desenvolvimento de medicamentos, ao mesmo tempo que apresentam taxas de sucesso consideravelmente mais elevadas. Contudo, apesar dos avanços, ainda enfrentamos taxas de sucesso baixas, com somente 10% dos candidatos conseguindo avançar do desenvolvimento pré-clínico para os ensaios clínicos.

O treinamento de IA com vastas quantidades de dados genômicos, registros de saúde, imagens médicas e outras informações dos pacientes tem levado a uma compreensão ampliada dos mecanismos biológicos das doenças. 

A combinação de IA tem possibilitado mapear vias de doenças, interações proteicas e medicamentosas por meio de fornecedores especializados, aprofundando a compreensão dos alvos e auxiliando na identificação de novas proteínas e genes passíveis de serem explorados para neutralizar os efeitos das doenças. 

Uma vez identificados conjuntos promissores de compostos líderes de medicamentos, a IA auxilia na priorização de candidatos a medicamentos, classificando moléculas para avaliação mais aprofundada. 

Além de identificar alvos terapêuticos, a IA também tem sido bem-sucedida na triagem virtual de compostos, incluindo a identificação daqueles que podem se ligar a alvos considerados “inalcançáveis”, no desenho de novos medicamentos, na reutilização de medicamentos e na identificação de biomarcadores de resposta ao tratamento. 

Algoritmos de IA mostraram potencial para encurtar a fase típica de pesquisa exploratória de quatro a cinco anos para menos de um ano, reduzindo substancialmente o tempo e o custo de levar um medicamento ao mercado, o que é particularmente relevante para indicações com opções de tratamento limitadas.

Perspectivas e Desafios no Caminho da Inovação Médica Impulsionada pela IA

Nos últimos três a quatro anos, houve um aumento significativo do interesse na aplicação da IA na descoberta de medicamentos, evidenciado pelo surgimento contínuo de um número crescente de startups atuando nesse campo, maior número de parcerias em descoberta de medicamentos e investimentos recordes.

O ano de 2023 tem sido marcado por marcos importantes no uso da IA na descoberta de medicamentos. Em janeiro, a empresa AbSci tornou-se pioneira na criação e validação de anticorpos terapêuticos totalmente novos in silico, por meio do uso de IA generativa de zero tiros. 

Essa abordagem pode encurtar o tempo necessário para levar novos candidatos a medicamentos aos ensaios clínicos em mais da metade. O modelo de IA generativa de zero tiros gera designs de anticorpos inéditos, que não são encontrados em nenhum banco de dados existente. Em fevereiro de 2023, a In Silico Medicine recebeu da FDA a designação de medicamento órfão para um tratamento com inibidor de molécula pequena para fibrose pulmonar idiopática, que foi descoberto e desenvolvido por meio da plataforma de IA generativa da empresa, a Pharma.AI.

Apesar desses avanços, a maioria dos novos medicamentos desenvolvidos com a ajuda da IA ainda está nas fases de pré-clínica ou descoberta, e pode levar muitos anos até que uma terapia baseada em IA seja aprovada. 

Realidade

Embora a IA tenha demonstrado seu potencial para transformar os processos de descoberta de medicamentos, ela enfrenta muitos desafios. Entre esses desafios estão a qualidade e a adequação dos dados, a garantia contínua da segurança e eficácia dos medicamentos, a conscientização da comunidade científica para aumentar o engajamento e questões relacionadas aos direitos de propriedade intelectual.  

Mesmo que o impacto da IA na descoberta tradicional de medicamentos ainda esteja em estágios iniciais, já podemos perceber que, quando incorporadas a um processo tradicional, as capacidades habilitadas pela IA podem agilizar consideravelmente e reduzir os custos de condução de experimentos dispendiosos, o que tem o potencial de ser uma transformação notável para pacientes, prestadores de serviços médicos e a indústria farmacêutica como um todo.

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