A descoberta de drogas de IA está explodindo.
Exagerados ou não, os investimentos na descoberta de medicamentos com IA saltaram de US$ 450 milhões em 2014 para incríveis US$ 58 bilhões em 2021. Todos os gigantes farmacêuticos, incluindo Bayer, AstraZeneca, Takeda, Sanofi, Merck e Pfizer, aumentaram os gastos na esperança de criar soluções de IA da nova era que trarão economia, velocidade e precisão ao processo.
A descoberta de medicamentos tradicionais tem sido notoriamente difícil. Leva pelo menos 10 anos e custa US$ 1,3 bilhão para trazer um novo medicamento ao mercado. E este é apenas o caso de medicamentos bem-sucedidos em ensaios clínicos (apenas um em cada dez o faz).
Daí o interesse em encontrar novas formas de descobrir e projetar drogas.
A IA já ajudou a identificar candidatos terapêuticos promissores e não levou anos, mas meses ou até dias.
Neste artigo, exploraremos como a descoberta de medicamentos com IA está mudando o setor. Veremos histórias de sucesso, benefícios e limitações da IA. Vamos.
O processo de descoberta de medicamentos geralmente começa com os cientistas identificando um alvo no corpo, como uma proteína ou hormônio específico, que está envolvido na doença. Em seguida, eles usam métodos diferentes para encontrar uma solução possível, um candidato a medicamento, incluindo:
Uma vez encontrado um potencial candidato a medicamento (chamado composto principal), ele é testado em células ou animais, antes de passar para os ensaios clínicos que incluem três fases, começando com pequenos grupos de voluntários saudáveis e depois avançando para grupos maiores de pacientes que sofrem de a condição específica.
A Inteligência Artificial abrange várias tecnologias e abordagens que envolvem o uso de métodos computacionais sofisticados para imitar elementos da inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e compreensão da linguagem.
A IA começou na década de 1950 como uma série simples de “se, então regras” e chegou à área da saúde duas décadas depois, após o desenvolvimento de algoritmos mais complexos. Desde o advento do aprendizado profundo na década de 2000, as aplicações de IA na área da saúde se expandiram.
Algumas tecnologias de IA estão capacitando o design de medicamentos.
O aprendizado de máquina (ML) concentra-se no treinamento de algoritmos de computador para aprender com os dados e melhorar seu desempenho, sem ser explicitamente programado.
As soluções de ML abrangem uma gama diversificada de ramificações, cada uma com suas próprias características e metodologias exclusivas. Esses ramos incluem aprendizado supervisionado e não supervisionado, bem como aprendizado por reforço e, dentro de cada um, existem várias técnicas algorítmicas usadas para atingir objetivos específicos, como regressão linear, redes neurais e máquinas de vetores de suporte. O ML tem muitas áreas de aplicação diferentes, uma das quais é no campo da descoberta de drogas de IA, onde permite o seguinte:
Deep Learning (DL) é um subconjunto de ML baseado no uso de redes neurais artificiais (ANNs). As RNAs são compostas de nós interconectados, ou “neurônios”, que são conectados por caminhos, chamados de “sinapses”. Como no cérebro humano, esses neurônios trabalham juntos para processar informações e fazer previsões ou decisões. Quanto mais camadas de neurônios interconectados uma rede neural tiver, mais “profunda” ela será.
Ao contrário dos algoritmos de aprendizado supervisionados e semissupervisionados que podem identificar padrões apenas em dados estruturados, os modelos DL são capazes de processar grandes volumes de dados não estruturados e fazer previsões mais avançadas com pouca supervisão de humanos.
Na descoberta de medicamentos de IA, o DL é usado para:
A PNL conta com uma combinação de técnicas de lingüística, matemática e ciências da computação, incluindo modelos DL, para analisar, entender e gerar a linguagem humana. A pesquisa de descoberta de drogas de IA geralmente usa o NLP para extrair informações de dados estruturados e não estruturados para realizar o seguinte:
Nos últimos dois anos, empresas do setor farmacêutico tomaram medidas para incorporar a IA em seus métodos de pesquisa. Isso inclui a criação de equipes internas de IA, contratação de profissionais de saúde e analistas de dados de IA, apoio a startups com foco em IA e parceria com empresas de tecnologia ou centros de pesquisa.
Uma combinação de fatores está impulsionando essa tendência.
Avanços tecnológicos recentes mudaram o foco tradicional da pesquisa de descoberta de medicamentos com IA.
Como a maioria das empresas do setor (cerca de 150 em 2022, segundo o BiopharmaTrend AI Report ) continua ocupada com o design de pequenas moléculas, fáceis de representar computacionalmente e comparar em escala, também há um interesse crescente em novas aplicações de IA na descoberta de drogas.
Muitas empresas estão começando a adotar a IA para projetar produtos biológicos (77 empresas) e descobrir biomarcadores que indicam a presença ou progressão de uma doença (59). Outros estão focados na construção de plataformas abrangentes de descoberta de drogas de IA, identificando novos alvos ou criando ontologias – representações estruturadas de relacionamentos entre diferentes entidades, como compostos químicos, proteínas e doenças.
Como a escassez de talentos em IA não mostra sinais de diminuir, as barreiras de entrada para a descoberta de drogas de IA realmente diminuíram. Os fornecedores de tecnologia e os gigantes farmacêuticos estão lançando plataformas de IA cada vez mais sofisticadas, incluindo sistemas sem código e de arrastar e soltar prontos para uso que permitem que especialistas que não são de IA integrem inteligência artificial em suas pesquisas. Esses desenvolvimentos estão desempenhando um papel importante na adoção acelerada da IA pela indústria.
Os projetos de descoberta de medicamentos com IA realizados na academia e na indústria já produziram os primeiros resultados bem-sucedidos em toda a cadeia de valor da descoberta de medicamentos. Exemplos incluem:
A IA é uma ferramenta poderosa que promete revolucionar a indústria farmacêutica. Com sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados e fazer previsões, a inteligência artificial pode ajudar os pesquisadores a superar os obstáculos que há muito impedem o processo de descoberta de medicamentos, permitindo:
De acordo com a Insider Intelligence, a IA pode economizar até 70% dos custos de descoberta de medicamentos para a indústria farmacêutica. O potencial da IA na descoberta de medicamentos é realmente empolgante, mas existem alguns obstáculos que precisam ser resolvidos primeiro para explorá-la ao máximo.
Quando se trata de IA, sempre se trata de dados de entrada. Silos de dados e sistemas legados que não permitiriam sua consolidação são grandes obstáculos para a pesquisa de IA em qualquer domínio. Na indústria farmacêutica, o problema pode ser ainda mais acentuado.
As empresas farmacêuticas têm sido tradicionalmente ruins em compartilhar dados , sejam resultados de estudos clínicos ou informações não identificadas de pacientes, enquanto os dados que eles possuem podem fornecer respostas a perguntas que o pesquisador original nunca considerou.
Quando se trata de compartilhar dados, eles geralmente são incompletos, inconsistentes ou tendenciosos, como é o caso dos conjuntos de dados usados para prever as afinidades de ligação proteína-ligante que são cruciais para a descoberta de medicamentos. Em alguns casos, os dados podem nem refletir toda a população e o modelo de IA pode ser insuficiente em cenários do mundo real.
A enorme complexidade dos sistemas biológicos dificulta a análise e as previsões habilitadas por IA de mudanças temporais e espaciais em seu comportamento.
Existe um grande número de interações complexas e dinâmicas nos sistemas biológicos, onde cada elemento, como proteínas, genes e células, pode ter múltiplas funções e ser afetado por múltiplos fatores, incluindo variações genéticas, condições ambientais e estados de doença.
As interações entre diferentes elementos também podem ser não lineares, o que significa que pequenas alterações em um elemento podem levar a grandes alterações no sistema geral. Por exemplo, um único gene que controla a divisão celular pode ter um grande impacto no crescimento de um tumor, ou interações entre múltiplas proteínas podem levar ao desenvolvimento de estruturas altamente específicas e complexas, como o citoesqueleto de uma célula.
Outro desafio é a falta de pessoal qualificado para lidar com ferramentas de descoberta de drogas de IA.
O uso de redes neurais na descoberta de drogas de IA ultrapassou os limites do que é possível, mas a falta de sua interpretabilidade representa um desafio significativo. Chamados de caixas pretas, esses modelos de IA podem produzir as previsões mais precisas possíveis, mas mesmo os engenheiros não conseguem explicar o raciocínio por trás deles. Isso é particularmente desafiador no aprendizado profundo, onde a complexidade de entender a saída de cada camada aumenta à medida que o número de camadas aumenta.
Essa falta de transparência pode levar a soluções falhas e reduzir a confiança na IA entre pesquisadores, profissionais médicos e órgãos reguladores. Para enfrentar esse desafio, há uma necessidade crescente de desenvolvimento de IA explicável e confiável.
Novos medicamentos que estão mudando o jogo para os pacientes continuam a surgir.
Apenas 15 anos após o HIV ter sido identificado como a causa da AIDS na década de 1980, a indústria farmacêutica desenvolveu uma terapia com vários medicamentos que permite que as pessoas afetadas pelo vírus tenham uma vida normal. O Gleevec da Novartis prolonga a vida de pacientes com leucemia. Incivek da Vertex Pharmaceuticals dobrou as taxas de cura da hepatite C. O Keytruda da Merck reduz em 35% o risco de recidiva do câncer após os pacientes terem feito cirurgia para extirpar o melanoma.
Mas nem todos os novos medicamentos são criados iguais.
Uma análise recente de mais de 200 novos medicamentos realizada na Alemanha revelou que apenas 25% ofereceram vantagens significativas sobre os tratamentos existentes. As drogas restantes produziram benefícios mínimos ou nenhum, ou seu impacto foi incerto.
Dada a natureza cara e demorada da descoberta de medicamentos, fica claro que a indústria farmacêutica precisa de grandes mudanças. E é aí que a descoberta de drogas de IA pode desempenhar um papel. Há todas as chances de que a inteligência artificial possa fazer uma contribuição transformacional que vá além da aceleração do tempo até a clínica.
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