Em busca de curas
Em novembro de 2018, a Food and Drug Administration dos EUA aprovou o medicamento Vitrakvi descoberto pela Array BioPharma e desenvolvido pela Loxo Oncology. Vitrakvi é usado para o tratamento de pacientes com tumores sólidos que possuem uma fusão gênica do receptor neurotrófico da tirosina quinase (NTRK). Foi o primeiro medicamento contra o câncer de pequenas moléculas a ser aprovado que trata as pessoas com base em seu perfil genético, e não na localização do tumor. Vitrakvi é notável porque se originou de uma nova área do espaço químico que não havia sido explorada até recentemente.
O Vitrakvi é um excelente exemplo de como os pesquisadores de medicamentos estão expandindo os limites do espaço químico conhecido ao pesquisar regiões até então inexploradas para encontrar novos medicamentos. Hoje, muitos pesquisadores estão em busca de curas por meio de uma exploração mais sistemática do universo químico. Novas tecnologias e abordagens estão tornando a descoberta de medicamentos muito mais proativa, poupando tempo e recursos e permitindo que as curas cheguem ao mercado com mais rapidez.
Explorar a vasta extensão do espaço químico
Uma análise do CAS REGISTRYSM mostra que o ritmo da inovação está se acelerando à medida que as empresas farmacêuticas correm para descobrir novos medicamentos em regiões desconhecidas de um cosmo químico assustadoramente grande.
O CAS REGISTRY, uma coleção com curadoria de todas as substâncias químicas conhecidas e estudadas, mais que dobrou de tamanho nos últimos dez anos e atualmente é de cerca de 150 milhões de substâncias únicas. No entanto, estima-se que existam 1060 combinações moleculares possíveis com características semelhantes a medicamentos no universo químico. É um número tão grande que fica difícil de entender. Em comparação, estima-se que existam 1024 estrelas no universo conhecido.
A realidade é que conhecemos apenas uma pequena parte do universo químico. A grande maioria do espaço ainda está aí para ser explorada e representa uma tremenda oportunidade para aqueles que buscam curas para as doenças mais desafiadoras do mundo. Mas a questão é: como navegar de forma eficiente nesse espaço químico para encontrá-las?
O potencial da IA para transformar o drug delivery
Os líderes empresariais da indústria farmacêutica reconheceram o poder transformador da inteligência artificial (IA) para promover seus esforços de descoberta de medicamentos. As principais empresas já começaram a usar aplicações de IA para vasculhar as vastas extensões do espaço químico, pesquisando centenas de milhões de compostos virtuais para encontrar potenciais candidatos a ser desenvolvidos. No futuro, espera-se que isso seja um elemento padrão dos processos de descoberta de medicamentos.
No entanto, o desenvolvimento e o crescimento da IA não são isentos de desafios.
Dados limpos são a chave para melhorar o sucesso da IA
Atualmente, os cientistas de dados gastam até 80% de seu tempo procurando e limpando os dados necessários para alimentar seus algoritmos, em vez de construir os modelos em si. Um problema que eles enfrentam é encontrar conjuntos de dados limpos e relevantes para treinar seus algoritmos de IA e de aprendizado de máquina. Há muitos dados brutos disponíveis, mas eles precisam ser refinados, traduzidos, estruturados e indexados para serem úteis.
Com isso, fica evidente a importância do componente não artificial na tecnologia de IA. O elemento humano. Os sistemas de IA operando em conjunto com os humanos podem realizar mais do que qualquer um deles conseguiria por conta própria. Os pesquisadores usam suas habilidades cognitivas para fornecer dados e feedback claros e relevantes, enquanto a IA executa as funções repetitivas e táticas muito mais rapidamente do que um humano é capaz de fazer. Ao revisar grandes quantidades de dados rapidamente, a IA pode identificar padrões e anomalias e fornecer aos pesquisadores informações que eles nunca descobririam de outra maneira.
Os descritores moleculares do CAS aceleram a pesquisa
O CAS desenvolveu uma abordagem, ainda com a patente pendente, que emprega seus descritores moleculares proprietários juntamente com uma variedade de técnicas de IA para prever a atividade biológica de uma molécula. Ele faz isso primeiro revisando todas as moléculas conhecidas que interagem com um alvo de interesse. Em seguida, desconstrói essas moléculas para identificar exatamente quais partes ou fragmentos são compartilhados entre as moléculas ativas. Por fim, procura no cosmos químico compostos virtuais contendo esses componentes para identificar moléculas com maior probabilidade de ter a atividade biológica desejada.
Este método reduz bastante o número de compostos que precisam ser sintetizados e testados em laboratório para identificar novos candidatos a medicamentos.
Os descritores do CAS fornecem uma representação abstrata de certas características estruturais de uma determinada molécula em um nível mais granular do que outras “impressões digitais” de moléculas comumente usadas. Em uma série de testes de validação, a precisão dos descritores do CAS superou em até 45% os algoritmos comuns de aprendizado de máquina que utilizam a impressão digital de Morgan.
Grandes empresas farmacêuticas com suas próprias plataformas de IA se beneficiam da utilização dos descritores moleculares do CAS para fornecer resultados mais precisos e detalhados. Empresas menores com recursos limitados de IA podem aproveitar os dados, a tecnologia e a experiência que o CAS oferece para aumentar seu processo de descoberta. O objetivo é aumentar a eficiência da pesquisa e o retorno do investimento em P&D, apontando para regiões específicas dentro do cosmos químico que se mostram mais promissoras para seus alvos de interesse.
Por mais de 100 anos, os cientistas da CAS têm feito curadoria da coleção mais robusta e detalhada de informações químicas disponíveis em patentes, periódicos e outras publicações científicas em todo o mundo. Essa experiência e dedicação nos dá um conjunto de conhecimentos e talentos únicos, incluindo centenas de cientistas e tecnólogos, perfeitamente adequados para apoiar o sucesso neste espaço. Entre em contato conosco para discutir como a parceria com o CAS pode fornecer os dados, a tecnologia ou o conhecimento de que você precisa para colocar seu mecanismo de descoberta em alta velocidade.
