Descoberta de Medicamentos Impulsionada por IA pela Pfizer e Instituto Austríaco Está Prestes a Transformar a Saúde
- A IA acelera a descoberta de medicamentos, transformando a indústria farmacêutica.
- Milhares de novas interações proteína-ligante foram reveladas.
- Dados abertos promovem a colaboração global na pesquisa de medicamentos.
A Pfizer, a principal empresa farmacêutica, e o Centro de Pesquisa de Medicina Molecular da Academia de Ciências da Áustria (CeMM) desenvolveram um método de descoberta de medicamentos impulsionado por IA. A abordagem novel, que foi resultado do esforço inovador, pode potencialmente acelerar o período durante o qual a substância ativa com potencial terapêutico é identificada, sendo o progresso mais proeminente realizado no campo da pesquisa farmacêutica.
Descoberta de Medicamentos Impulsionada por IA Revelada
na revista The Science, através de uma equipe de pesquisadores do CeMM, uma plataforma de aprendizado de máquina de IA foi projetada para exibir as preferências de ligação de centenas de pequenas moléculas a milhares de proteínas humanas diversas. Esta plataforma inovadora cria dados ricos sobre interações molécula-proteína pequena para manter o banco de dados, que apresenta um ponto de partida chave para acelerar a pesquisa de medicamentos.
Existe uma lacuna nas informações sobre o desenvolvimento de medicamentos sobre como as pequenas moléculas interagem com as proteínas humanas. Esta relação não foi amplamente pesquisada. Embora as pequenas moléculas sejam um componente chave do desenvolvimento de medicamentos, apenas uma parte mínima das proteínas humanas, também conhecidas como ligantes, torna terapeuticamente e cientificamente difícil avançar na inovação e no entendimento fundamental.
Escala e Impacto Sem Precedentes
Os cientistas adotaram uma estratégia de proteômica química usando cerca de 407 diferentes ligantes de fragmentos de pequenas moléculas para atingir áreas de proteínas humanas. Ao empregar esta abordagem, eles detectaram quase 47,7K interações precisas proteína-ligante, que dizem respeito a 2.600 proteínas diversas. Curiosamente, quase 90% das proteínas formadas não têm ligantes conhecidos, um grande mérito do trabalho conjunto.
Este estudo tem significado acadêmico e implicações maiores para a tradução em tratar alvos de proteínas sintetizando análogos de ligantes. Além disso, os big data foram instrumentais na criação de estruturas de aprendizado de computador que podem prever o comportamento de pequenas moléculas em sistemas biológicos. Isso beneficiou grandemente a pesquisa científica.
Acesso aberto e esforços colaborativos
A nova abordagem científica da ciência aberta está no coração desta iniciativa colaborativa. Todos os modelos e dados criados usando este projeto estão disponíveis gratuitamente para toda a comunidade científica. Esses recursos, unidos sob um objetivo comum de combater infecções resistentes a medicamentos, provavelmente estimularão a colaboração e contribuirão para o avanço coletivo do processo de descoberta de medicamentos. Os cientistas podem acessar e explorar a riqueza de informações do CeMM e da Pfizer por meio de um aplicativo web amigável, capacitando maior inovação e descoberta.
A parceria entre Pfizer e CeMM simboliza uma mudança de paradigma no desenvolvimento terapêutico. Ela usa IA e aprendizado de máquina para ajustar as coisas mais rapidamente até o ponto em que os medicamentos para tratamento são encontrados. Este trabalho inovador terá a maior influência na indústria farmacêutica porque tem o potencial de esclarecer o(s) mecanismo(s) de interações proteína-pequena molécula.
Envolver jogadores maiores na indústria farmacêutica e juntar-se a instituições acadêmicas como parceiros será mais importante no futuro nos esforços para continuar inovando e tratando problemas médicos que exigem atenção. O trabalho realizado pela Pfizer e CeMM reforça o fato de que há grande potencial nessas cooperações que poderiam tornar a era do desenvolvimento de novos medicamentos uma possibilidade.
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Emman Omwanda
A especialidade de Emmanuel Omwanda reside nos mercados de criptomoedas, abrangendo tanto a análise fundamentalista quanto a técnica. Ele trabalhou anteriormente em diversos sites de mídia de criptomoedas antes de se juntar à Cryptopolitan, incluindo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash e DroomDroom. Ele possui uma Licenciatura em Ciências (BSc.) em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade Kenyatta, no Quênia, e está atualmente no último ano de graduação em Artes em Comunicação e Estudos de Mídia.
