A descoberta de novos medicamentos é um processo complexo e demorado que pode levar anos ou até décadas. No entanto, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão sendo usados para acelerar o processo e aumentar as chances de sucesso.
A IA pode ser usada para:
Identificar novos alvos terapêuticos: A IA pode ser usada para analisar grandes conjuntos de dados de dados biológicos para identificar novos alvos terapêuticos, ou seja, moléculas ou genes que estão associados a uma doença.
Desenvolver novos compostos: A IA pode ser usada para projetar novos compostos que sejam mais propensos a se ligar aos alvos terapêuticos e causar efeitos biológicos desejados.
Efetuar triagem de compostos: A IA pode ser usada para avaliar rapidamente a eficácia e a segurança de novos compostos, o que pode ajudar a reduzir o número de compostos que precisam ser testados em ensaios clínicos.
O ML é uma forma de IA que pode aprender com dados e melhorar seu desempenho com o tempo. O ML pode ser usado para:
Aprimorar a identificação de novos alvos terapêuticos: O ML pode ser usado para aprender com dados de ensaios clínicos bem-sucedidos para identificar novos alvos terapêuticos que sejam mais propensos a levar a novos medicamentos eficazes.
Melhorar o desenvolvimento de novos compostos: O ML pode ser usado para aprender com dados de ensaios de compostos anteriores para identificar compostos que são mais propensos a serem eficazes e seguros.
A IA e o ML já estão sendo usados para desenvolver novos medicamentos para uma variedade de doenças, incluindo câncer, doenças cardíacas, diabetes e HIV/AIDS. Por exemplo, a empresa farmacêutica AstraZeneca está usando a IA para identificar novos alvos terapêuticos para o câncer de mama. A empresa de biotecnologia Insilico Medicine está usando o ML para desenvolver novos compostos para o Alzheimer.
À medida que a IA e o ML continuam a se desenvolver, eles têm o potencial de revolucionar a descoberta de medicamentos. Esses sistemas podem ajudar a acelerar o processo de descoberta, aumentar as chances de sucesso e reduzir os custos de desenvolvimento de novos medicamentos.