A IA está inventando drogas que ninguém jamais viu. Agora temos que ver se eles funcionam.

A automação de IA em todo o pipeline de desenvolvimento de medicamentos está abrindo a possibilidade de produtos farmacêuticos mais rápidos e baratos.

Aos 82 anos, com uma forma agressiva de câncer no sangue que seis sessões de quimioterapia não conseguiram eliminar, "Paul" parecia estar sem opções. A cada rodada longa e desagradável de tratamento, seus médicos trabalhavam em uma lista de medicamentos comuns contra o câncer, na esperança de encontrar algo que se mostrasse eficaz - e riscando-os um por um. Os habituais assassinos do câncer não estavam fazendo seu trabalho.

Sem nada a perder, os médicos de Paul o inscreveram em um estudo organizado pela Universidade de Medicina de Viena, na Áustria, onde ele mora. A universidade estava testando uma nova tecnologia de matchmaking desenvolvida por uma empresa com sede no Reino Unido chamada Exscientia, que combina pacientes individuais com os medicamentos precisos de que precisam, levando em conta as sutis diferenças biológicas entre as pessoas.

Os pesquisadores coletaram uma pequena amostra de tecido de Paul (seu nome verdadeiro não é conhecido porque sua identidade foi obscurecida no julgamento). Eles dividiram a amostra, que incluía células normais e células cancerígenas, em mais de cem pedaços e os expuseram a vários coquetéis de drogas. Então, usando automação robótica e visão computacional (modelos de aprendizado de máquina treinados para identificar pequenas mudanças nas células), eles observaram para ver o que aconteceria.

Na verdade, os pesquisadores estavam fazendo o que os médicos haviam feito: experimentando diferentes medicamentos para ver o que funcionava. Mas, em vez de colocar um paciente em vários meses de quimioterapia, eles estavam testando dezenas de tratamentos ao mesmo tempo.

A abordagem permitiu que a equipe realizasse uma busca exaustiva pelo medicamento certo. Alguns dos remédios não mataram as células cancerígenas de Paul. Outros prejudicaram suas células saudáveis. Paul estava muito frágil para tomar a droga que saiu por cima. Assim, ele recebeu o vice-campeão no processo de matchmaking: um medicamento contra o câncer comercializado pela gigante farmacêutica Johnson & Johnson que os médicos de Paul não experimentaram porque testes anteriores sugeriram que não era eficaz no tratamento de seu tipo de câncer.

Funcionou. Dois anos depois, Paul estava em remissão completa - seu câncer havia desaparecido. A abordagem é uma grande mudança para o tratamento do câncer, diz o CEO da Exscientia, Andrew Hopkins: "A tecnologia que temos para testar medicamentos na clínica realmente se traduz em pacientes reais".

Selecionar o medicamento certo é apenas metade do problema que a Exscientia quer resolver. A empresa está empenhada em revisar todo o pipeline de desenvolvimento de medicamentos. Além de emparelhar pacientes com medicamentos existentes, a Exscientia está usando o aprendizado de máquina para projetar novos. Isso, por sua vez, pode render ainda mais opções para filtrar ao procurar uma correspondência.

As primeiras drogas projetadas com a ajuda da IA ​​estão agora em testes clínicos, os testes rigorosos feitos em voluntários humanos para ver se um tratamento é seguro – e realmente funciona – antes que os reguladores os liberem para uso generalizado. Desde 2021, dois medicamentos desenvolvidos pela Exscientia (ou co-desenvolvidos com outras empresas farmacêuticas) iniciaram o processo. A empresa está a caminho de apresentar mais dois.

"Se estivéssemos usando uma abordagem tradicional, não poderíamos ter escalado tão rápido", diz Hopkins.

A Exscientia não está sozinha. Atualmente, existem centenas de startups explorando o uso de aprendizado de máquina na indústria farmacêutica, diz Nathan Benaich, da Air Street Capital, uma empresa de capital de risco que investe em empresas de biotecnologia e ciências da vida: “Os primeiros sinais foram empolgantes o suficiente para atrair muito dinheiro”.

Hoje, em média, são necessários mais de 10 anos e bilhões de dólares para desenvolver um novo medicamento. A visão é usar a IA para tornar a descoberta de medicamentos mais rápida e barata. Ao prever como drogas em potencial podem se comportar no corpo e descartar compostos sem saída antes que eles saiam do computador, os modelos de aprendizado de máquina podem reduzir a necessidade de trabalhos de laboratório meticulosos.

E sempre há necessidade de novos medicamentos, diz Adityo Prakash, CEO da empresa farmacêutica Verseon, com sede na Califórnia: "Ainda há muitas doenças que não podemos tratar ou só podemos tratar com listas de efeitos colaterais de cinco quilômetros de extensão ."