Notícia

Inteligência Artificial pode acelerar a descoberta de fármacos em ambientes computacionais com poucos recursos

Fonte

UCT | Universidade da Cidade do Cabo

Data

domingo, 1 outubro 2023 17:55

Áreas

Bioinformática. Biotecnologia. Ciência de Dados. Computação. Desenvolvimento de Fármacos. Doenças Infecciosas. Farmacologia. Indústria Farmacêutica. Inteligência Artificial. Química Medicinal. Saúde Pública.

A Inteligência Artificial (IA) promete acelerar a descoberta de medicamentos na África para uma nova era, demonstrou um novo artigo publicado na revista científica Nature Communications. De coautoria de cientistas da Universidade da Cidade do Cabo (UCT), na África do Sul, o artigo descreve como uma ferramenta de modelagem baseada em IA e Aprendizado de Máquina, que requer poucos recursos computacionais, explorou um banco de dados existente de descoberta de medicamentos para prever novos compostos medicinalmente ativos – antes que fossem sintetizados em laboratório.

O artigo descreveu a primeira cascata de triagem virtual por IA totalmente automatizada do tipo, implementada em um centro de descoberta de medicamentos na África. Utilizando dados internos recolhidos ao longo de uma década pelo Centro Holístico de Descoberta e Desenvolvimento de Medicamentos (H3D) da UCT, foi desenvolvida uma cascata de triagem virtual para a descoberta de medicamentos contra a malária e a tuberculose.

Foram produzidos 15 modelos para ensaios de triagem importantes para a tomada de decisões (investigação em laboratório). O termo científico utilizado para descrever as simulações computacionais ou virtuais que investigam hipóteses farmacológicas é ‘in silico‘, que se refere à experimentação realizada por computador.

O artigo de pesquisa é o primeiro de uma parceria entre o H3D e a Ersilia Open-Source Initiative (EOSI). A EOSI é uma organização sem fins lucrativos sediada no Reino Unido, especializada em IA e Aprendizado de Máquina que explora conjuntos de dados existentes de descoberta de medicamentos na busca de novos medicamentos que atendam às necessidades biomédicas urgentes em países de baixa e média renda.

Os autores descrevem a implantação da ferramenta de modelagem desenvolvida pela EOSI, ZairaChem. Totalmente automatizada, a ferramenta funciona em um amplo espectro de conjuntos de dados e foi projetada para implementação rápida e fácil em ambientes com recursos computacionais escassos. Não são necessárias habilidades avançadas em ciência de dados.

Medicamentos contra a malária e a tuberculose

O Dr. Kelly Chibale, da cátedra de Descoberta e Desenvolvimento de Medicamentos, cofundador e diretor do H3D da UCT, está optimista quanto às perspectivas: “Este trabalho serve como prova de conceito do potencial das ferramentas de IA e Aprendizado de Máquina para apoiar a descoberta de medicamentos em países de baixa e média renda, incluindo países da África”.

Embora o artigo mostre como os compostos podem ser organizados computacionalmente antes da síntese e dos testes e possa informar a progressão dos compostos pioneiros no H3D, é também o primeiro exemplo de uma cascata de triagem virtual construída com dados produzidos na África e para a África.

Os principais benefícios desta tecnologia/desenvolvimento para o continente incluem:

• gerar capacidade de IA com base em dados nacionais;
• auxiliar todas as etapas de descoberta e desenvolvimento de medicamentos e reduzir o risco de falhas;
• abordar o problema significativo da subexploração dos dados produzidos nos programas africanos de descoberta de medicamentos devido à capacidade limitada de desenvolver e implementar modelos de IA;
• reduzir significativamente os custos da descoberta de medicamentos na África, o que pode ser um fator de mudança no cenário de recursos limitados da maioria dos países africanos.

“Através deste trabalho, trouxemos a IA diretamente para a produção, abordando uma preocupação fundamental num campo onde tantas pesquisas em IA estão sendo feitas, mas apenas uma pequena porcentagem é eventualmente implementada em cenários do mundo real”, observou o Dr. Miquel Duran-Frigola, cientista-chefe e cofundador da EOSI.

O trabalho de pesquisa é oportuno levando em consideração a recente iniciativa da fundação global Wellcome Trust. O professor Chibale foi membro de um comitê consultivo científico de cerca de 15 líderes globais na descoberta de medicamentos em todos os setores e regiões geográficas, convocado pela fundação para contribuir e orientar a pesquisa que informaria o relatório recentemente publicado – ‘Desbloqueando o potencial da IA na descoberta de medicamentos’ -, liderado pelo Boston Consulting Group.

A colaboração H3D-EOSI foi destacada neste relatório, no contexto do tratamento de barreiras como as lacunas de capacidade que devem ser abordadas para desbloquear todo o potencial da IA, especialmente em contextos de países de baixa e média renda.

O relatório teve como objetivo compreender onde a IA está sendo atualmente implementada, identificar novas áreas promissoras para expandir a sua utilização e avaliar a adoção de ferramentas de IA em todo o ecossistema de descoberta de fármacos. Outro foco importante foi compreender onde a IA pode ser expandida nas áreas de terapia de doenças infecciosas e como aumentar a adoção nos países de baixa e média renda.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade da Cidade do Cabo (em inglês).

Fonte: Helen Swingler, UCT. Imagem: Centro H3D da UCT, onde foi desenvolvida uma cascata de triagem virtual para a descoberta de medicamentos contra a malária e a tuberculose. Fonte: Je’nine May.

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