Inteligência Artificial e Antibióticos

Sabia que inteligência artificial e antibióticos também combinam?

O novo sistema de IA da IBM poderá ajudar em novos tratamentos para COVID-19.

Como assim inteligência artificial e antibióticos?

Imagine que você é um cientista e que precisa descobrir um novo antibiótico para combater uma doença assustadora. Como você faria para encontrá-lo?

No seu laboratório, você testaria muitas substâncias até encontrar uma que tivesse as propriedades necessárias para acabar exterminar um certo organismo.

Em sua busca, você talvez encontrasse alguma combinação química excelente para matar o organismo, mas igualmente nociva e até mortal para humanos.

Esse processo de pesquisa é longo, caro e sem nenhuma garantia de sucesso.

Inteligência artificial e antibióticos

E se você digitasse no seu computador as propriedades que está pesquisando e ele desenvolvesse a molécula perfeita?

Isso é o que os pesquisadores da IBM estão trabalhando, eles estão usando um sistema de IA que pode gerar automaticamente a sequência de moléculas para novos antibióticos.

Os pesquisadores já projetaram dois novos peptídeos antimicrobianos – pequenas moléculas que podem matar bactérias – que são eficazes contra vários patógenos diferentes e camundongos.

Esse processo de descoberta de moléculas leva anos, e o sistema de inteligência artificial conseguiu fazer em dias.

Resistência aos antibióticos

Antibióticos, hoje, são vistos como salvadores de vida. Desde que a penicilina foi descoberta em 1928, dando início à era moderna dos antibióticos, essa droga passou a eliminar a tuberculose e garantir segurança em cirurgias e infecções.

Mas, no século XXI, entramos na era pós-antibióticos, onde uso excessivo de antibióticos no tratamento de plantações, animais de fazenda e humanos também tornou o mundo muito resistente aos antibióticos e criando as superbactérias.

E a Covid-19?

E de acordo com um relatório do Pew Charitable Trusts, a pandemia Covid-19 agravou o problema. Antibióticos são prescritos desnecessariamente e apesar da Covid-19 ser uma doença viral e antibióticos não funcionarem com os vírus, os médicos têm dado aos pacientes esses medicamentos visando evitar agravamento de infecções secundárias.

A consequência desse uso discriminado de antibióticos é que 700.000 pessoas em todo o mundo morrerão de infecções resistentes a medicamentos. Esse número anual de mortes pode aumentar para 10 milhões até 2050 segundo dados da ONU.

Investir em novos antibióticos

As grandes empresas farmacêuticas e de biotecnologia não têm criado novos antibióticos porque leva muitos anos e o custo financeiro de pesquisa e desenvolvimento é elevado. A maioria dos novos compostos falha e mesmo quando eles têm sucesso, a lucratividade não é interessante devido ao seu uso não ser regular.

E se juntássemos a inteligência artificial e antibióticos para fazer esse trabalho de forma rápida e barata?

Bem, isso revolucionaria tudo, os custo seriam admissíveis diante de um uso não contínuo da medicação.

Como funciona o sistema de IA da IBM

O sistema de IA da IBM se baseia no modelo generativo.

Vamos dividir esse modelo em 3 etapas:

os pesquisadores começam com um enorme banco de dados de moléculas de peptídeos já conhecidas
a IA puxa informações do banco de dados e analisa os padrões para descobrir a relação entre as moléculas e suas propriedades. Nessa fase, podemos descobrir se quando uma molécula tem uma certa estrutura/composição, se ela tende a desempenhar uma certa função. Isso permite que se “aprenda” as regras básicas do projeto de moléculas
os pesquisadores podem dizer à IA quais propriedades eles desejam que uma nova molécula tenha. Eles também podem inserir restrições (por exemplo: baixa toxicidade). Usando essas informações sobre características desejáveis e indesejáveis, a IA projeta novas moléculas que satisfaçam os parâmetros dos pesquisadores, para então escolherem as melhores composições de moléculas e testar em suas cobaias de laboratório.

Os pesquisadores da IBM afirmam que sua abordagem superou outros métodos de referência para projetar novos peptídeos antimicrobianos em 10% e dizem que foram capazes de projetar dois novos peptídeos antimicrobianos que são altamente potentes contra diversos patógenos. Os resultados foram tão animadores que até os peptídeos tiveram baixa toxicidade quando testados em camundongos, embora nem tudo que é verdadeiro para camundongos seja aprovado para humanos.

Tratamentos Covid-19

A IA já se mostrou solução de problemas de longa data em biologia. Em 2020, o laboratório de pesquisa DeepMind decifrou o “problema de dobramento de proteínas”. Esse desafio consistia em prever em qual formato 3D uma proteína se dobraria. O dilema perseguiu os biólogos por 50 anos e com sua descoberta, muitas outras drogas puderam ser desenvolvidas.

O MIT descobriu um novo tipo de antibiótico ao programar sua IA para prever quais moléculas teriam propriedades de matar bactérias.

A pesquisa da IBM difere da do MIT de uma maneira importante: em vez de treinar sua IA em moléculas que sabemos que têm propriedades antimicrobianas (como o MIT fez), a IBM as treinou em um banco de dados muito mais amplo, contendo todos os peptídeos conhecidos que existem na natureza. Essa é a diferença entre começar com cerca de 100.000 pontos de dados e cerca de 1,7 milhão de pontos de dados.

A ideia é essa: não ficar restrito apenas aos antimicrobianos, mas fazer uma ferramenta muito genérica que possa ser usada de muitas maneiras.

A equipe da IBM está trabalhando para descobrir como utilizar as descobertas da inteligência artificial e antibióticos para criar novos tratamentos para COVID-19.

Os pesquisadores usavam os mesmos algoritmos, mas agora pesquisam de forma um pouco diferente – algo que se pareça com uma molécula que pode se ligar a um alvo Covid.

O futuro dos medicamentos

Em uma postagem, os pesquisadores da IBM observaram que, embora estejam entusiasmados com a forma como o sistema de inteligência artificial e antibióticos pode potencialmente acelerar a descoberta de novos produtos, eles também têm esperança de que o sistema possa ter aplicações muito mais amplas como:

ajudar os cientistas a projetar melhores candidatos para medicamentos e terapias mais eficazes para doenças
materiais para absorver e capturar carbono para ajudar a combater as mudanças climáticas
materiais para produção e armazenamento de energia mais inteligentes

A IA não é mágica para resolver esses problemas, mas se estuda uma estratégia computacional para resolução de problemas que poderia render benefícios e salvar muitas vidas.