O ChatGPT da farmácia

Durante o pico da pandemia, cientistas se empenharam em desenvolver alguns dos primeiros e mais eficazes tratamentos contra a COVID-19, que consistiam em anticorpos isolados do sangue de indivíduos recuperados da doença. Agora foi demonstrado que a inteligência artificial (IA) pode simplificar parte deste processo meticuloso, indicando sequências que potencializam a eficácia dos anticorpos contra vírus como o SARS-CoV-2 e o vírus Ebola.

Os medicamentos à base de anticorpos para enfermidades como câncer de mama e artrite reumatoide movimentam anualmente mais de US$ 100 bilhões de dólares em vendas globais. Pesquisadores acreditam que a IA generativa - redes neurais capazes de criar textos, imagens e outros conteúdos baseados em padrões aprendidos - pode acelerar o desenvolvimento e ajudar a criar tratamentos com anticorpos para alvos que resistiram às técnicas de design convencionais.

Os anticorpos são ferramentas importantes do sistema imunológico no combate a infecções que ganharam destaque na indústria de biotecnologia. Importante lembrar que temos um dos maiores programas do Brasil na área aqui no Nordeste: a Rede Nordeste de Biotecnologia – Renorbio e, no Norte, a Bionorte. 

A razão para esse sucesso é que esses anticorpos podem ser projetados para se ligar a praticamente qualquer proteína, permitindo manipular sua atividade. No entanto, produzi-los com propriedades úteis e aprimorá-los envolve um rastreamento chamado de “força bruta” – como o nome diz, com um esforço humano gigantesco.

Para verificar se as ferramentas de inteligência artificial poderiam simplificar parte deste trabalho, pesquisadores estão utilizando redes neurais conhecidas como “modelos de linguagem proteica”. Algo semelhante aos "modelos de linguagem de grande escala" que fundamentam ferramentas como o ChatGPT. Porém, em vez de serem treinados com grandes volumes de texto, eles são treinados com dezenas de milhões de sequências de proteínas. 

Interessantemente, um software de inteligência artificial construído por pesquisadores da divisão californiana da Baidu Research, uma instituição de IA sediada em Pequim, utiliza estratégias da linguística computacional para desenhar sequências de mRNA com formatos e estruturas mais complexas do que as empregadas nas vacinas contemporâneas, com maior eficácia e estabilidade. mRNA é o “carteiro” para a transmissão de informação que parte de nosso DNA.

Segundo relatos dos pesquisadores, essa característica possibilita que o material genético se mantenha estável por um período maior. Quanto mais duradouro for o mRNA entregue às células de um indivíduo, mais antígenos serão gerados pela sua maquinaria de produção de proteínas. Isso implica, consequentemente, em um aumento de anticorpos defensivos, equipando teoricamente os indivíduos imunizados com maior resistência contra doenças infecciosas.

Além dos avanços na ciência básica, estas conquistas proporcionaram uma vantagem significativa à indústria farmacêutica. A determinação da estrutura de uma proteína era um obstáculo significativo no design da molécula correta para modificar sua função. A determinação da estrutura de uma molécula pequena era mais simples quando comparada a uma proteína.

O que os estudos mostram é que, mesmo sendo possível criar sistemas biológicos com IA, os anticorpos representam apenas um tipo específico de proteína. Este progresso não eliminou a necessidade de experimentação e ajustes - nenhum algoritmo é perfeito - mas reduziu o número de possibilidades, permitindo aos cientistas priorizar moléculas mais propensas a ter o efeito desejado sem causar toxicidade indevida.

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