Uma nova IA para medicamentos anticâncer pensa como um chef

Corrigir uma célula tumoral buscando os ingredientes moleculares certos para combinar, como um chef faria com uma nova receita: este é o método inovador para a busca de medicamentos anticâncer publicado na revista Nature Biomedical Engineering pelo grupo de pesquisa liderado por Marinka Zitnik, da Harvard Medical School, e baseado em um novo modelo de Inteligência Artificial chamado PDGrapher.

"O método tradicional de descoberta de medicamentos é análogo a provar centenas de pratos prontos e encontrar um que tenha o sabor perfeito", disse Zitnik. "O PDGrapher, por sua vez, funciona como um chef de cozinha que entende exatamente o que quer que o prato seja e como combinar os ingredientes para atingir o sabor desejado."

A abordagem tradicional para a descoberta de medicamentos geralmente se concentra na ativação ou desativação de proteínas individuais , uma técnica que tem se mostrado muito bem-sucedida, especialmente na limitação do crescimento de células tumorais. No entanto, os pesquisadores observam que essa técnica se mostra insuficiente quando as doenças são alimentadas pela interação de múltiplos mecanismos químicos e pela intervenção de múltiplos genes .

Com base nisso, os pesquisadores treinaram um tipo de IA, chamada rede neural gráfica , especializada em encontrar conexões complexas dentro de uma rede, com dados de 11 tipos de câncer. O PDGrapher foi então testado em tumores já conhecidos : a ferramenta previu com precisão alvos de medicamentos já conhecidos por sua eficácia, mas que haviam sido deliberadamente excluídos durante o treinamento.

O PDGrapher demonstrou excelente capacidade de reconhecer os tratamentos terapêuticos corretos e apresentou resultados até 25 vezes mais rápidos do que modelos comparáveis. Esses dados ressaltam como essa nova abordagem pode se revelar uma oportunidade promissora para a busca de novos medicamentos anticâncer.