Inteligência Artificial: Grandes negócios
A indústria de Inteligência Artificial (IA) está na vanguarda das tecnologias digitais e está transformando os negócios a ponto de, até 2023, ter um valor estimado de meio trilhão de dólares. No entanto, seu avanço frequentemente levanta um debate polarizador: o do homem contra a máquina. Será que os robôs poderiam tirar o emprego das pessoas e dominar nosso mundo?
De acordo com um relatório da IDC, os gastos mundiais no mercado de IA devem crescer 19,6% ao ano em 2022, chegando a US$ 432,8 bilhões, a caminho de ultrapassar a marca de US$ 500 bilhões até 2023. A IDC espera que os serviços de IA apresentem o crescimento de gastos mais rápido, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 22%, com as plataformas de IA apresentando o maior crescimento (34,6% de CAGR) entre todos os softwares de IA pesquisados.
O processo de desenvolvimento de medicamentos por IA
Como padrão, leva-se hoje uma média de 10 a 15 anos para que um medicamento seja identificado, validado, desenvolvido e aprovado para uso clínico. Existem vários desafios associados a trazer um novo medicamento ao mercado, sendo o mais notável o custo, estimado em US$ 2,6 bilhões, com uma taxa de aprovação de apenas 12%.
Descoberta de medicamentos reinventada com IA
Quando se trata de digitalização, a indústria farmacêutica está na vanguarda da pesquisa de ponta, capitalizando os avanços que acompanham o design de medicamentos por IA. A IA pode reconhecer compostos promissores e validar rapidamente alvos de medicamentos, além de otimizar o design da estrutura do fármaco.
Certos algoritmos de IA (por exemplo, classificadores de vizinho mais próximo, Radio Frequency (RF), máquinas de aprendizado extremo, máquinas de vetores de suporte (SVMs) e redes neurais profundas) são usados para triagem virtual de medicamentos com base na viabilidade de síntese e podem prever as propriedades físico-químicas, bioatividade e toxicidade de moléculas-alvo, sem viés.
O design de medicamentos por IA pode auxiliar na descoberta baseada em estrutura, prevendo a estrutura 3D da proteína e fornecendo informações vitais sobre o efeito e a segurança de um composto antes da síntese. Métodos de IA também têm sido usados para prever com precisão as interações ligante-proteína, garantindo, em última análise, uma melhor eficácia terapêutica. A previsão de interações medicamento-alvo com IA também tem sido empregada para o reposicionamento de medicamentos e para evitar a polifarmacologia, o que pode gerar economias substanciais de custos.
O envolvimento da IA no design de moléculas de novo pode ser benéfico devido à sua capacidade de fornecer aprendizado online e otimização simultânea dos dados já aprendidos, além de sugerir possíveis rotas de síntese para compostos, levando a um design e desenvolvimento rápidos de leads.
Por fim, soluções de busca habilitadas por IA podem desempenhar um papel importante em todo o ecossistema de patentes, melhorando tanto a eficiência quanto a qualidade das patentes. Elas podem realizar e revisar buscas complexas de estado da técnica, liberando tempo para que os examinadores de patentes realizem outras tarefas e reduzam os atrasos nos pedidos.
Homem e máquina: Vivendo em harmonia?
Apesar da infinidade de aplicações no processo de desenvolvimento de medicamentos por IA, existem desvantagens no uso da IA na descoberta de medicamentos, e a intervenção humana continuará sendo essencial para o processo. A qualidade das previsões geradas depende muito do design do algoritmo. A IA também está sujeita a vieses algorítmicos, e os algoritmos ainda precisam ser validados por cientistas. Embora os custos de supercomputação e triagem de alto rendimento tenham diminuído ao longo do tempo, eles permanecem substanciais.
Essa abordagem foi empregada pela Astellas, onde um método HITL provou reduzir o tempo desde o composto promissor até a aquisição de um candidato a medicamento em aproximadamente 70%. A CAS avaliou a novidade estrutural dos três primeiros candidatos a medicamentos projetados por IA a entrar em ensaios clínicos em humanos. O primeiro candidato a medicamento, DSP-1181, foi relatado pela Exscientia no início de 2020. Dois candidatos a medicamentos — EXS21546 e DSP-0038 — seguiram o exemplo desde então, com uma linha de outros progredindo rapidamente para esse marco, à medida que várias empresas, incluindo Exscientia, Insilico Medicine e Schrodinger, estão conduzindo estudos pré-clínicos e de viabilização de Novos Medicamentos em investigação sobre potenciais candidatos.
Não se pode negar os benefícios que o desenvolvimento de medicamentos por IA pode trazer para a otimização da descoberta terapêutica: a IA pode ser utilizada para expandir as fronteiras da tecnologia quando aliada ao pensamento científico inovador. Leia mais sobre este tópico em nosso Relatório de Insights da CAS sobre o panorama da IA e da química.
