IA da OpenAI acha em 32 minutos pistas sobre doença similar ao Parkinson
Por Marcelo Fischer |
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Uma equipe de pesquisadores utilizou quase 2 mil agentes de inteligência artificial (IA) da OpenAI para analisar dados de milhões de células cerebrais e identificar, em 32 minutos, possíveis pistas sobre doenças neurodegenerativas. Entre as descobertas está uma ligação entre o metabolismo do colesterol e a síndrome de Perry, condição rara que provoca sintomas semelhantes aos do Parkinson.
O experimento foi conduzido pela OpenAI em parceria com a empresa de biotecnologia PerturbAI e o instituto de pesquisa Scripps Research. Os resultados foram apresentados na quarta-feira (21).
Segundo os pesquisadores, uma análise equivalente, realizada por humanos de forma sequencial, poderia levar de alguns meses a um ano. A estimativa considera o tempo necessário para examinar alterações genéticas e consultar estudos científicos.
A pesquisa utilizou o GPT-Rosalind, modelo de IA da OpenAI especializado em biologia e desenvolvimento de medicamentos. Apesar dos resultados, as hipóteses identificadas ainda precisam ser verificadas em novos experimentos.
O que a IA descobriu sobre a doença?
Uma das principais descobertas envolve o gene DCTN1, associado à síndrome de Perry, doença neurodegenerativa que pode provocar tremores, lentidão de movimentos e rigidez muscular, sintomas também encontrados em pacientes com Parkinson.
Ao analisar experimentos realizados com células cerebrais de camundongos, os agentes identificaram que a interrupção do funcionamento desse gene aumentava a atividade de outros genes responsáveis pela produção de colesterol.
A IA relacionou o resultado a pesquisas anteriores que apontavam problemas no transporte de colesterol dentro das células. Uma possível explicação é que, diante dessas dificuldades, as células passem a produzir mais colesterol para compensar o desequilíbrio.
A hipótese levantada pelos agentes é que alterações na distribuição dessa substância possam contribuir para a degeneração dos neurônios.
Os pesquisadores querem investigar se restaurar o transporte adequado de colesterol poderia ajudar a proteger essas células. Ainda não há comprovação de que essa estratégia funcione como tratamento.
O sistema também encontrou diferenças inesperadas entre os genes Tsc1 e Tsc2, associados à esclerose tuberosa, condição genética que pode afetar o cérebro e outros órgãos.
Embora os dois genes atuem juntos na regulação do crescimento celular, a alteração do Tsc2 provocou mudanças na atividade de dezenas de genes ligados à comunicação entre neurônios do cerebelo, região responsável pela coordenação dos movimentos.
Já a alteração do Tsc1 teve efeitos muito menores nas mesmas células, o que pode ajudar pesquisadores a entender por que determinadas mutações estão associadas a manifestações neurológicas diferentes.
Como os agentes de IA fizeram isso em 32 minutos?
Para realizar o experimento, os pesquisadores utilizaram um conjunto de dados de aproximadamente 8 milhões de células cerebrais de camundongos, obtidos em estudos que investigaram os efeitos da alteração de milhares de genes.
Essas informações já haviam sido coletadas anteriormente. O trabalho da IA consistiu em interpretar os resultados e relacioná-los ao conhecimento científico disponível.
A equipe dividiu o trabalho entre milhares de agentes baseados no GPT-Rosalind. Cada um ficou responsável por investigar uma alteração genética específica, analisar seus efeitos nas células e buscar estudos que ajudassem a explicar os resultados.
Posteriormente, os relatórios foram reunidos em um banco de informações que relaciona genes, respostas celulares, publicações científicas e possíveis mecanismos biológicos.
A estratégia também apresentou resultados superiores aos de um único agente encarregado de examinar todo o material.
Na maior carga de trabalho testada, um agente individual citou apenas 11 referências científicas. O sistema distribuído reuniu mais de 700 referências, permitindo examinar uma quantidade maior de possíveis explicações.
Em outra avaliação, especialistas humanos receberam relatórios produzidos pelas duas abordagens, sem saber qual havia elaborado cada documento.
Os profissionais preferiram os resultados dos agentes distribuídos em 75% das comparações, considerando a qualidade das interpretações apresentadas.
IA pode acelerar a descoberta de tratamentos?
O experimento indica que a inteligência artificial pode ajudar cientistas a aproveitar informações que já foram coletadas, mas ainda não passaram por uma análise aprofundada.
Segundo a OpenAI, experimentos modernos conseguem produzir dados sobre milhões de células e milhares de alterações genéticas. Entretanto, interpretar todos esses resultados exige consultar uma grande quantidade de pesquisas anteriores.
Nesse cenário, os agentes podem ajudar a identificar relações pouco exploradas e selecionar hipóteses que merecem novos testes.
Há, porém, limitações importantes. O estudo, disponibilizado em 16 de outubro na plataforma bioRxiv, ainda não passou por revisão independente de outros cientistas. Além disso, os dados utilizados foram obtidos de camundongos.
As possíveis relações identificadas entre alterações genéticas, colesterol e doenças neurodegenerativas precisam ser confirmadas experimentalmente antes de qualquer aplicação médica.
O trabalho também não demonstrou uma cura para o Parkinson ou para a síndrome de Perry. Por enquanto, o principal resultado é a possibilidade de acelerar etapas da pesquisa científica, permitindo que especialistas concentrem seus esforços nas hipóteses consideradas mais relevantes.