Pesquisadores criaram um modelo de IA que prevê como substâncias químicas afetam genes, abrindo caminho para descobertas médicas mais rápidas e baratas.
Uma equipe de cientistas da Universidade Estadual de Michigan desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial que pode transformar a descoberta de novos remédios.
O sistema aprende a prever o efeito de compostos químicos sobre genes sem precisar testá-los fisicamente em laboratório. Os resultados foram publicados na revista científica Cell.
Para entender a importância, imagine o desafio atual. Quando uma célula adoece, seus genes funcionam de forma desregulada. Encontrar a molécula certa para corrigir isso pode exigir a análise de milhões de compostos.
Até agora, esse processo era lento, caro e dependia de tentativa e erro. A nova ferramenta, batizada de GPS, aprendeu a identificar padrões a partir de uma enorme quantidade de dados científicos já publicados.
Seu funcionamento é semelhante ao de ensinar uma rede neural a distinguir fotos de gatos e cachorros. No caso do GPS, o modelo classifica se um composto químico vai aumentar ou reduzir a atividade de um gene específico.
Um dos principais desafios foi a qualidade dos dados biológicos disponíveis. Eles raramente são limpos e organizados. O modelo precisou ser treinado para separar informações confiáveis das confusas ou enganosas.
Com o sistema desenvolvido, os pesquisadores escolheram duas doenças para testar na prática. A primeira é o carcinoma hepatocelular, o tipo mais agressivo de câncer de fígado.
A segunda é a fibrose pulmonar idiopática, uma doença crônica nos pulmões sem cura, com uma sobrevida média de apenas três anos após o diagnóstico.
Nos testes com camundongos, a inteligência artificial identificou dois compostos inéditos capazes de reduzir o tamanho de tumores no fígado. Para a doença pulmonar, foram encontrados um medicamento já aprovado e dois compostos novos com resultados promissores.
Para a fibrose pulmonar, os compostos também foram testados em amostras de tecido pulmonar humano. Isso ampliou significativamente a credibilidade dos resultados.
O projeto reuniu mais de vinte pesquisadores de diferentes áreas, incluindo especialistas em computação, cientistas de laboratório e médicos. A inteligência artificial sozinha não resolve o problema. Ela precisa trabalhar com equipes humanas para que os compostos descobertos virtualmente possam se tornar medicamentos seguros.
Para o Brasil, essa pesquisa tem implicações concretas. O país tem uma carga significativa de doenças hepáticas, agravadas por fatores como hepatite e obesidade. O câncer de fígado é um problema crescente de saúde pública.
Doenças pulmonares crônicas também afetam milhões de brasileiros. Instituições como a Fiocruz já trabalham com ferramentas computacionais. A democratização de tecnologias como o GPS poderia potencializar essas iniciativas nacionais.
O estudo questiona um modelo tradicional que favorece grandes laboratórios. Com ferramentas de IA acessíveis, laboratórios menores, inclusive no Sul Global, poderiam competir em condições mais igualitárias.
Ainda há um longo caminho antes que qualquer composto chegue a uma farmácia. Testes em animais são apenas o começo, e ensaios clínicos em humanos levam anos. Mas começar essa jornada com candidatos mais qualificados, identificados pela IA antes do laboratório, representa uma mudança real na velocidade da ciência médica.
A pesquisa é mais um sinal de que a inteligência artificial está se tornando uma ferramenta concreta na luta contra doenças que hoje ainda não têm cura.
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