Inteligência artificial avança em pesquisas de medicamentos

(Bloomberg) -- A tecnologia de machine learning ganhou de humanos em jogos de xadrez e Go, causando espanto em todo o mundo. Uma demonstração de sua inquietante destreza realista ao fazer ligações telefônicas para pessoas desprevenidas se tornou viral.

Mas uma vitória menos comentada da DeepMind, a divisão de inteligência artificial da Alphabet, controladora do Google, em uma conferência bienal de biologia poderia mudar a forma como farmacêuticas descobrem e desenvolvam novos medicamentos. Também poderia empurrar as maiores farmacêuticas do mundo rumo a uma corrida armamentista tecnológica. Uma nova geração de novatas já entrou na disputa.

Em dezembro, na conferência CASP13 realizada na Riviera Maya, no México, a DeepMind superou biólogos experientes na previsão das formas das proteínas, os elementos básicos de doenças. A busca aparentemente esotérica tem sérias implicações: uma ferramenta que possa modelar com precisão estruturas de proteínas poderia acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos.

"Absolutamente impressionante", tuitou um cientista depois que os primeiros resultados foram publicados on-line. "Foi uma surpresa total", disse o fundador da conferência, John Moult, biólogo computacional da Universidade de Maryland. "Comparado com o histórico do que podíamos fazer, foi bastante espetacular."

Separar a estrutura das proteínas para encontrar formas de os medicamentos atacarem a doença é um problema extremamente complexo. Os pesquisadores ainda não entendem completamente as regras de como as proteínas são construídas. E também há a matemática: há mais formas possíveis de proteína do que átomos no universo, tornando a previsão uma tarefa hercúlea de computação. Biólogos computacionais trabalharam por um quarto de século para criar um software à altura da tarefa.

Então, surge a DeepMind. Com experiência limitada em dobramento de proteínas - o processo físico pelo qual uma proteína adquire sua forma tridimensional -, mas armada com os mais recentes algoritmos de rede neural, a DeepMind fez mais do que os 50 maiores laboratórios do mundo poderiam conseguir.

Em e-mail, a DeepMind disse que os cientistas estavam "totalmente focados em suas pesquisas" e não estavam disponíveis para entrevistas.

A simulação da DeepMind ainda não produz o tipo de resolução em nível atômico essencial para a descoberta de medicamentos. E, embora muitas empresas estejam procurando maneiras de usar computadores para identificar novos medicamentos, poucos remédios com base em machine learning avançaram a ponto de serem testados em humanos. Muitos anos serão necessários até que alguém saiba se esse software pode detectar regularmente terapias promissoras que poderiam passar despercebidas por pesquisadores.

A inteligência artificial é um slogan chique na área da saúde, muitas vezes apresentada como cura para tudo o que aflige o setor. A tecnologia tem sido apresentada como possível solução potencial para corrigir registros médicos eletrônicos complicados, acelerar diagnósticos e tornar cirurgias mais precisas. A vitória da DeepMind aponta para uma possível aplicação prática da tecnologia em uma das partes mais caras e propensas a falhas do setor farmacêutico.

Alguns especialistas dizem que o fato de que uma equipe de forasteiros tenha mostrado um progresso tão significativo na resolução de um dos problemas mais complicados da biologia é um golpe para pesquisadores da área. Também poderia ser um presságio para o setor farmacêutico, que gasta bilhões em pesquisa e desenvolvimento, mas tem sido duramente atingida.