Olá novamente. Antecipando o lançamento do curso "Redes Neurais em Python" , queremos compartilhar com você a tradução de um artigo interessante sobre a contribuição da IA para o desenvolvimento da medicina.
A Insilico Medicine de Hong Kong publicou um estudo mostrando que seu sistema de aprendizado profundo pode identificar possíveis tratamentos para fibrose. Esse sistema, chamado sistema generativo de treinamento em tensor com reforço ou GENTRL, foi capaz de detectar seis tratamentos promissores em apenas 21 dias. Um desses métodos mostrou resultados promissores em experimentos com ratos experimentais. O estudo foi
publicado na revista Nature Biotechnology, e o
código fonte do modelo estava disponível no Github.
"Temos o pensamento estratégico da Inteligência Artificial combinado com a sua imaginação", diz Alexander Zhavoronkov, CEO da Insilico, que compara o trabalho da GENTRL com o sistema de aprendizado de máquina da AlphaGo desenvolvido pelo Deepmind Google para desafiar jogadores de campeonato.
Zhavoronkov fundou a empresa em 2014. Ele recebeu sua educação inicial em ciência da computação e passou vários anos trabalhando na ATI, até que em 2006 a AMD comprou a empresa. Nesse ponto, ele decidiu mudar de profissão e se envolver em pesquisas biotecnológicas, interessando-se pela área de retardar o processo de envelhecimento. Ele obteve um mestrado na Universidade Johns Hopkins e, em seguida, um Ph.D. na Universidade Estadual de Moscou, onde se concentrou em pesquisas sobre o uso do aprendizado de máquina para estudar a física das interações moleculares em sistemas biológicos. Ele trabalhou em várias empresas, mas depois voltou para Baltimore para fundar a Insilico.
A filosofia inicial da empresa era usar o aprendizado profundo para ensinar redes neurais a contornar grandes bibliotecas de moléculas e encontrar alvos para exposição a drogas. No entanto, logo após a fundação da empresa, Zhavoronkov ficou interessado no trabalho de
Jan Goodfellow no campo de aprendizado de máquina e decidiu mudar de rumo.
"Podemos fazer com que a máquina crie novas moléculas com novas propriedades, em vez de apenas verificar bibliotecas de fornecedores gigantes?", Perguntou ele. Tradicionalmente, a descoberta de novos medicamentos é realizada por meio de triagem molecular, mas a questão é se esse processo pode ser otimizado e acelerado usando o aprendizado de máquina.
O primeiro estudo baseado nessa ideia, publicado pela empresa em 2016, ajudou a atrair investimentos para pesquisas no cruzamento das áreas de biotecnologia e inteligência artificial. Segundo o Pitchbook, Zhavoronkov levantou outros US $ 24,3 milhões em investimentos de patrocinadores como A-Level Capital e Juvenescence, com uma avaliação total de US $ 56 milhões. Ele também tem vários parceiros de biotecnologia, incluindo A2A Pharmaceuticals e TARA Biosystems.
Este estudo trata do desafio que a empresa e seus colegas do mundo da química se lançaram. Eles pediram à Insilico que usasse seu sistema para desenvolver drogas em potencial que pudessem interferir na atividade do receptor de domínio 1 discoidina (DDR1). O DDR1 é uma enzima envolvida na fibrose e, embora ainda não esteja claro se regula esses processos, a inibição de sua atividade é considerada uma possível terapia. Essa tarefa formou a base de estudos recentemente publicados por um grupo de especialistas da Genentech que levou cerca de 8 anos para identificar promissores inibidores da DDR1 quinase.
Visão geral do processo de pesquisa InsilicoO Insilico usou o GENTRL para desenvolver novas drogas em potencial que foram subsequentemente sintetizadas, e uma delas foi testada com sucesso em ratos. O projeto de um sistema de inteligência artificial levou cerca de 21 dias, e o tempo total para desenvolvimento, síntese e validação levou cerca de 46 dias. Embora nenhum dos medicamentos desenvolvidos pelo GENTRL tenha se mostrado mais eficaz do que os inibidores descobertos pelo método tradicional de pesquisa, o método tradicional levou mais de 8 anos e milhões de dólares em comparação com várias semanas e um custo aproximado de US $ 150.000.
"Suas moléculas são incríveis, são muito melhores que os resultados de nossa inteligência artificial", disse Zhavoronkov.
"Mas, novamente, anos de trabalho desempenham um papel aqui contra pessoas que não são tão boas em química, mas que já fazem isso".Obviamente, no contexto de todo o desenvolvimento de medicamentos, este é apenas o primeiro passo. Embora seja um marco importante para demonstrar o potencial da IA na identificação de possíveis medicamentos, serão necessários anos de ensaios clínicos e milhões de dólares para pesquisar antes que qualquer medicamento em potencial seja aprovado como tratamento para uma doença específica.
Zhavoronkov também diz que o Insilico ainda tem muito trabalho a fazer. Para ele, este estudo é considerado um avanço importante, pois mostra as perspectivas de uso da IA na criação de medicamentos.
"Acredito que este estudo reduzirá o ceticismo em produtos farmacêuticos globais ", diz ele.