Nvidia desenvolve IA generativa para descobrir novos remédios

A pesquisa para encontrar novas moléculas, que darão origem a remédios inéditos, é uma das áreas mais caras e arriscadas da indústria farmacêutica. Antigamente, todo o processo envolvia milhares de testes que podiam durar anos e, às vezes, não obter um resultado positivo. Agora, o mercado é revolucionado pelo uso da Inteligência Artificial (IA) e diferentes players investem em produtos específicos — como é o caso da Nvidia.

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Na última terça-feira (21), a empresa norte-americana anunciou a chegada para mais públicos do seu sistema com IA generativa que visa auxiliar na busca de novos remédios, o serviço em nuvem BioNeMo. A ferramenta pode identificar potenciais moléculas, consegue projetar novos compostos e prever se eles se conectarão a uma proteína-alvo.

Para cumprir tantas funções, o serviço mescla o uso de bancos de dados e pesquisas anteriores com milhões de simulações matemáticas. Dessa forma, a tecnologia acelera o tempo de pesquisa e também reduz os custos da etapa pré-clínica (em laboratório). Por fim, também pode tornar os testes clínicos (com humanos) mais assertivos.

Qual é o potencial da IA generativa na descoberta de novos remédios?

“O poder transformador da IA generativa representa uma enorme promessa para os setores farmacêutico e de ciências biológicas”, afirma Kimberly Powell, vice-presidente de saúde da Nvidia, em comunicado. Aqui, vale mencionar que, em média, 90% dos projetos que buscam desenvolver novos remédios acabam falhando, ou seja, não chegam a lugar nenhum. Neste ponto, as novas tecnologias têm muito a contribuir.

Para ilustrar a função do BioNeMo, Powell o caracteriza como "um laboratório de IA de descoberta de medicamentos". Basicamente, o serviço fornece "modelos previamente treinados e permite a personalização de modelos com dados proprietários que atendem a todos os estágios do pipeline de descoberta de medicamentos, ajudando os pesquisadores a identificar o alvo certo, desenvolver moléculas e proteínas e prever suas interações no organismo para desenvolver o melhor candidato a medicamento”, detalha.

Como a IA da Nvidia quer transformar as pesquisas farmacêuticas?

No total, o BioNeMo chega com seis novos modelos otimizados de código aberto que podem contribuir com a pesquisa para novos medicamentos. Por exemplo, o AlphaFold2 permite determinar a estrutura de uma proteína, através de um modelo de deep learning. Enquanto isso, o DiffDock mostra como moléculas podem se conectar a uma proteína-alvo, como aquelas presentes na membrana de um vírus.

Talvez, o mais curioso seja o MoFlow. Isso porque este modelo de química generativa consegue criar moléculas a partir do zero, apresentando diversas estruturas químicas, até então desconhecidas, para possíveis terapias. O ProtGPT-2, o ESMFold e o ESM2 também se juntam ao portfólio com funções complementares.

Precisamos de mais medicamentos, alerta OMS

Embora a corrida por vacinas e antivirais durante a pandemia da covid-19 tenha criado a ideia de que o tempo de descoberta para novas soluções tenha sido encurtado, ela é falsa. Na verdade, até pode ser verdade, mas apenas para medicamentos com alto potencial de rentabilidade, como terapias oncológicas — as pesquisas de ponta testam o potencial uso do mRNA (RNA mensageiro) ou ainda da reprogramação genética, e vão custar verdadeiras fortunas.

Só que, por outro lado, pesquisas que poderiam salvar outras milhões de vidas são colocadas em segundo plano. Um dos casos mais emblemáticos é o estudo de novos antibióticos, cuja velocidade não acompanha o surgimento de bactérias resistentes. Como reflexo, a resistência antimicrobiana já está entre as principais causas de morte no mundo, mas os médicos contam com poucas alternativas de tratamento.

Considerando todo esse cenário, um recente relatório da Organização Mundial da Saúde (OMS) alertou para a importância de novas pesquisas na área de desenvolvimento de antibióticos. É possível que, com o avanço de novos serviços como o BioNeMo e a IA, que aceleram e barateiam os testes pré-clínicos, estes estudos também voltem a avançar. Hoje, são apenas 27 novos antibióticos em testes clínicos no mundo, o que é pouco, considerando a ameaça representada pelas bactérias, especialmente as hospitalares.