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IA Pharma: o papel da inteligência artificial nos medicamentos do futuro

abril 28, 2022

O processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos é complexo e requer grandes esforços financeiros e longos períodos de tempo. A indústria farmacêutica está encontrando cada vez mais dificuldade para desenvolver medicamentos eficazes e torná-los rentáveis. Isso ocorre porque todo o processo pode levar até 12 anos e custar entre US $1,9 e US $3,2 bilhões, de acordo com DiMasi et al, Journal of Health Economics, janeiro de 2016.

Durante os ensaios clínicos, procedimentos bioquímicos e físico-químicos complexos são realizados usando uma imensa quantidade de dados. Durante esses processos, a probabilidade de um medicamento passar em todos os testes é inferior a cerca de 12%, segundo fontes do CSIC.

Com o objetivo de melhorar o processo, a indústria farmacêutica mergulhou no mundo da computação e da inteligência artificial.

Inteligência artificial no setor farmacêutico

A indústria biofarmacêutica tem sido um dos setores que mais tem se beneficiado da inteligência artificial, especificamente para acelerar a descoberta e desenvolvimento de fármacos e reduzir os custos de pesquisa e o percentual de falhas em ensaios clínicos.

Normalmente, vemos que o setor farmacêutico colabora com hospitais e empresas tecnológicas. Este foi o caso durante a crise da Covid-19, onde algoritmos de inteligência artificial foram usados para agilizar a busca de informações, a realização de estudos e a simulação de ensaios.

Esses algoritmos ajudam a identificar genes que codificam proteínas que podem se ligar favoravelmente às drogas. Isso poderia reduzir a fase inicial do desenvolvimento de medicamentos de aproximadamente cinco anos para alguns meses.

A IA desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento de vacinas contra o coronavírus com empresas como AstraZeneca ou Janssen, incluindo esses mecanismos em seus processos. Da mesma forma, a IA tornou mais fácil prever como a pandemia pode se espalhar e as falhas que poderiam ter sido evitadas em situações futuras semelhantes.

A utilização de Big Data e IA no setor da saúde é bastante positiva e suas vantagens afetam tanto as empresas farmacêuticas quanto a sociedade. É por isso que as empresas começam a apostar nessa tecnologia.

Aplicações de IA na descoberta de medicamentos

A inteligência artificial no setor biofarmacêutico revolucionou o setor ao permitir acesso rápido a dados biométricos e detectar padrões ocultos.

Outras aplicações em que a IA pode ser eficiente são:

Segmentação de pacientes

Um dos desafios mais importantes de um ensaio clínico é realizar uma segmentação correta dos pacientes. É importante escolher com base na elegibilidade, adequação, motivação e capacitação. Esses processos geralmente trazem grandes atrasos que podem ser resolvidos graças à IA.

A utilização desses mecanismos permite uma classificação mais eficaz dos pacientes, para que os tratamentos pertinentes possam ser realizados o quanto antes, antecipando possíveis riscos e obtendo resultados mais favoráveis.

Previsão de doenças

É possível automatizar a leitura de prontuários ou prever padrões de comportamento e assim descobrir como um paciente reage ao tratamento ou os motivos da readmissão hospitalar.

Otimização de recursos

Graças à inteligência artificial, hospitais e centros de saúde podem reduzir o número de visitas presenciais e substituí-las por visitas online. A IA permite que o paciente seja monitorado independentemente de comparecer ou não a uma consulta presencial.

Visão artificial

Os radiologistas também se beneficiam desses mecanismos, pois a inteligência artificial permite um diagnóstico mais rápido das imagens, o que facilita no início dos tratamentos.

Descoberta de compostos farmacêuticos

A IA permite automatizar as tarefas mais complexas e reduzir o tempo.

Nas fases iniciais da descoberta dos medicamentos, a IA facilita muito a análise de ensaios celulares, a modelagem de estruturas moleculares ou a previsão de propriedades físico-químicas de compostos, entre outros.

A inteligência artificial também possibilita descobrir as possíveis interações entre proteínas e ligantes, permitindo a geração de moléculas com maior potencial.

Outra das suas vantagens aparece quando se trata de identificar e diferenciar imagens, um dos processos menos eficientes no desenvolvimento de medicamentos. As learning machines permitem a análise massiva de pequenas diferenças nas estruturas celulares a partir de imagens microscópicas.

A IA não apenas otimiza as primeiras fases do processo, mas também traz benefícios na otimização da administração de medicamentos, ou no controle de qualidade.

Reutilização ou reposicionamento de medicamentos

A reutilização de medicamentos é uma estratégia que visa descobrir novos usos para medicamentos já aprovados.

É o caso do botox, o qual foi criado originalmente para o tratamento do estrabismo, mas posteriormente foram descobertos seus benefícios para o tratamento de enxaquecas ou para eliminar rugas.

Graças à reutilização de medicamentos, os riscos podem ser reduzidos e o processo de desenvolvimento é simplificado. No entanto, combinar ensaios clínicos pode ser caro e demorado para ser considerado eficaz.

Nesse contexto, a inteligência artificial tem a capacidade de gerar uma hipótese mais rapidamente e agilizar o ensaio clínico de um medicamento.

Vantagens de implementar a inteligência artificial

As vantagens que a inteligência artificial traz consigo são inúmeras ao prever como as moléculas podem se comportar diante de determinados medicamentos.

Reduz a porcentagem de falhas em ensaios clínicos

Atualmente, a probabilidade de um medicamento passar com sucesso em todos os testes é inferior a 12%. Alguns dos motivos são a falta de eficácia, os efeitos adversos em humanos ou o alto custo dos recursos, o que dificulta a comercialização do produto.

Graças às tecnologias avançadas de inteligência artificial, a probabilidade de sucesso das moléculas pode ser aumentada, reduzindo os efeitos adversos em humanos. Os algoritmos de aprendizado também poderão melhorar a eficiência sem comprometer a segurança.

Acelera a pesquisa e a busca por novos medicamentos enquanto reduz os custos

Atualmente, o processo de desenvolvimento de medicamentos pode durar até 12 anos, incluindo a fase pré-clínica e a fase clínica, e o custo é superior a 2 bilhões de dólares.

À medida que surgem problemas nas diferentes fases de desenvolvimento, esse preço aumenta, principalmente na fase 3, onde os biomarcadores diferenciam as reações ao medicamento.

A busca apenas pelo composto, que inclui a seleção, validação e otimização do alvo e do líder, pode levar de 4 a 6 anos. Nesta etapa, apenas 1% avançam para a próxima fase.

Portanto, o uso de inteligência artificial ou machine learning nos estágios iniciais é essencial para reduzir o risco de falhas. Agilizar o processo de desenvolvimento e pesquisa permite uma diminuição do tempo e do capital empregados.

Identifica terapias inovadoras

Graças ao machine learning, os avanços tecnológicos e a inovação no campo farmacêutico dispararam.

Um dos principais avanços oferecidos pela inteligência artificial é a capacidade de personalizar os tratamentos, ajustando-se às necessidades específicas de cada paciente.

A implementação da IA por algumas empresas

Existem inúmeras empresas que já implementaram inteligência artificial para economizar tempo e dinheiro na fabricação de medicamentos.

Embora os pesquisadores profissionais continuem sendo fundamentais para esses processos, a colaboração com máquinas de aprendizado oferece grandes benefícios para as empresas farmacêuticas.

Moderna

Um exemplo claro do uso da inteligência artificial é o caso da Moderna. Durante a crise do Covid-19, muitos se perguntaram como era possível que a fabricação dessa vacina tivesse sido muito mais rápida do que os processos usuais.

Essa conquista se deve ao aumento do número de softwares e algoritmos de última geração por parte desta empresa.

Exscientia e Sumitomo Dainippon Pharma

Este caso é um dos mais marcantes, pois é o primeiro medicamento criado por IA testado por seres humanos. É o caso da molécula DSP-1181 que foi desenvolvida com a ajuda da IA como um antagonista de longa ação dos receptores de serotonina 5-HT1A, um medicamento usado no tratamento do transtorno obsessivo-compulsivo.

O desenvolvimento desta molécula foi possível graças a processos de aprendizagem automatizados que permitiram aos algoritmos gerar milhões de moléculas e filtrá-las para obter a decisiva.

Deep Genomics

Esta empresa canadense usou inteligência artificial para detectar a causa genética de algumas doenças. Graças à IA, é possível desenvolver medicamentos que regulam os genes defeituosos que causam essas doenças.

Existem muitas empresas farmacêuticas que já aderiram à digitalização e optaram pela inteligência artificial. Embora ainda seja cedo para saber o impacto futuro sobre os medicamentos, os resultados atuais são muito satisfatórios.

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