IA na descoberta de fármacos

Como a inteligência artificial e o aprendizado profundo podem transformar a descoberta de fármacos?

Resposta

A descoberta e o desenvolvimento de fármacos enfrentam desafios como baixa eficácia, entrega fora do alvo, consumo de tempo e alto custo. Além disso, dados complexos e volumosos de genômica, proteômica, microarranjos e ensaios clínicos impõem obstáculos ao pipeline de descoberta. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina desempenham papel crucial nesse contexto, modernizando a área com algoritmos de redes neurais artificiais e aprendizado profundo.

Diversos processos da descoberta de fármacos têm sido implementados com aprendizado de máquina e aprendizado profundo, incluindo síntese de peptídeos, triagem virtual baseada em estrutura e em ligante, predição de toxicidade, monitoramento e liberação de fármacos, modelagem farmacofórica, relação quantitativa estrutura-atividade, reposicionamento de fármacos, polifarmacologia e atividade físico-química. Evidências do passado fortalecem a implementação dessas tecnologias no campo.

Novas técnicas de mineração, curadoria e gerenciamento de dados forneceram suporte crítico aos algoritmos de modelagem recentemente desenvolvidos. A inteligência artificial é um superconjunto que compreende aprendizado de máquina, o qual inclui aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. O aprendizado profundo, subconjunto do aprendizado de máquina, tem sido extensivamente implementado no design e desenvolvimento de fármacos.

Algoritmos como redes neurais artificiais, redes neurais profundas, máquinas de vetores de suporte, classificação e regressão, redes adversárias generativas, aprendizado simbólico e meta-aprendizado são exemplos aplicados ao processo. A inteligência artificial tem sido aplicada desde a síntese de peptídeos até o design de moléculas, da triagem virtual ao docking molecular, da relação quantitativa estrutura-atividade ao reposicionamento de fármacos, do enovelamento proteico às interações proteína-proteína, e da identificação de vias moleculares à polifarmacologia.

Princípios de inteligência artificial também têm sido aplicados à classificação de ativos e inativos, monitoramento da liberação de fármacos, desenvolvimento pré-clínico e clínico, triagem primária e secundária, desenvolvimento de biomarcadores, manufatura farmacêutica, identificação de bioatividade e propriedades físico-químicas, predição de toxicidade e identificação do mecanismo de ação. Em suma, os avanços em inteligência artificial e aprendizado profundo oferecem excelente oportunidade para o design racional e a descoberta de fármacos, com impacto eventual na humanidade.

O que o estudo mostrou

O artigo é uma revisão que descreve a aplicação de inteligência artificial e aprendizado profundo na descoberta e desenvolvimento de fármacos. O resumo não informa desenho específico, amostra ou achados quantitativos. São citadas aplicações em síntese de peptídeos, triagem virtual, predição de toxicidade, modelagem farmacofórica, relação quantitativa estrutura-atividade, reposicionamento de fármacos, polifarmacologia, entre outras. Algoritmos como redes neurais artificiais, redes neurais profundas, máquinas de vetores de suporte, redes adversárias generativas, aprendizado simbólico e meta-aprendizado são mencionados.

Limitações

O resumo não informa o desenho detalhado da revisão, critérios de seleção, número de estudos incluídos ou limitações metodológicas. Por ser uma revisão, não apresenta dados primários ou resultados quantitativos que permitam generalizações. O resumo também não discute desafios de implementação, validação ou barreiras regulatórias.

Aplicação no consultório

Para o médico, o artigo reforça que a inteligência artificial pode agilizar etapas da descoberta de fármacos, com potencial impacto futuro na disponibilidade de novas terapias. No consultório, isso se traduz em acompanhar como essas tecnologias podem influenciar a medicina personalizada e a seleção de tratamentos. A gestão do consultório pode se beneficiar ao considerar a incorporação de ferramentas de apoio à decisão baseadas em dados, mas o resumo não fornece evidências diretas para aplicação clínica imediata.

Estudo citado

Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery. Molecular diversity, 2021.
Autores: Gupta R, Srivastava D, Sahu M, Tiwari S, Ambasta RK, Kumar P.
DOI: 10.1007/s11030-021-10217-3 · PubMed: PMID 33844136

Perguntas para aprofundar

• Quais algoritmos de aprendizado profundo são mais utilizados na predição de toxicidade de fármacos?
• Como a inteligência artificial pode auxiliar no reposicionamento de fármacos?
• Quais são os principais desafios para integrar inteligência artificial na prática clínica?

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