Como a Inteligência Artificial AI poderia estimular o desenvolvimento de drogas

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Usando inteligência artificial no desenho de drogas seria dar um impulso à pesquisa farmacêutica, diz Gisbert Schneider. No médio prazo, os computadores poderiam até mesmo realizar experimentos de forma autônoma.

Cortesia ETH: Projetar drogas é uma tarefa complexa e desafiadora. Como você cria novos medicamentos eficazes sem efeitos colaterais adversos para abordar os problemas de saúde mais urgentes do mundo? Químicos médicos têm que considerar uma série de interações: as drogas interagem com as células e os órgãos do corpo humano de muitas maneiras, e estas freqüentemente diferem amplamente de um paciente para outro. Embora os métodos de testes iterativos, muitas vezes automatizados, em laboratório tenham gerado inúmeros pontos de partida potenciais para o desenvolvimento de medicamentos, há limitações quando se trata de projetar e selecionar os candidatos a medicamentos mais promissores. O projetista de drogas deve escolher entre 1060 moléculas semelhantes a drogas que poderiam – apenas teoricamente – ser sintetizadas. Além disso, são necessários anos de treinamento prático para se tornar um especialista em química medicinal. Inteligência Artificial AI.

É aí que a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina podem surgir. Implantar a IA para ajudar os químicos no processo de design de drogas promete tomar melhores decisões: é muito mais eficiente do que a mente humana quando se trata de peneirar dados, a AI gera resultados reproduzíveis e suporta o processo de descoberta considerando vários alvos de projeto em paralelo.

O parceiro perfeito?

Melhores drogas, descobertas e entregues mais rapidamente – a IA soa como um parceiro ideal no laboratório. Mas, embora um sistema de AI experiente em química possa superar um químico humano em alguns aspectos ao processar problemas com os quais a mente humana luta, não é uma bala de prata. Na verdade, nossas expectativas em relação ao planejamento de medicamentos assistidos por IA podem ser muito altas: temos que admitir nossa compreensão imperfeita dos mecanismos de doenças humanas. Somente quando apresentados com dados apropriados, a inteligência da máquina aprenderá relações significativas entre as moléculas de drogas e seus efeitos fisiológicos.
 
“Podemos esperar que a IA preveja os efeitos das substâncias em um estágio anterior de desenvolvimento”. Gisbert Schneider

É por isso que nossos cientistas não precisam temer que os computadores os substituam por completo – na verdade, mais químicos medicinais serão necessários se continuarmos avançando nesse campo. Modelos de IA já apoiam nossa tomada de decisão na descoberta de medicamentos, mas a integração da IA ​​em um processo de design automatizado de medicamentos exigirá um novo pensamento: ele mudará a configuração, assim como o software e a tecnologia dos últimos anos fizeram ao predizer as propriedades. grau de precisão muito mais rápido do que em um laboratório sem automação.

Automatizando a descoberta

Com a automação contínua, podemos prever que os computadores conduzam experimentos de forma produtiva e autônoma com a ajuda da robótica dentro de três a cinco anos. Isso já está sendo testado em certos lugares, particularmente na ETH Zurich e na indústria. Podemos também esperar que a IA preveja os efeitos das substâncias em um estágio anterior de desenvolvimento e sugira novas estruturas químicas com as propriedades desejadas. Isso significaria que menos substâncias que se mostrassem não eficazes precisariam ser testadas.
A longo prazo, a IA pode ser a chave para abrir a porta a uma medicina personalizada mais eficaz e acessível. Mas serão necessárias pesquisas e investimentos contínuos nesse campo e um novo pensamento interdisciplinar de especialistas em IA, química, produtos farmacêuticos e domínio de biotecnologia.

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