Os modelos generativos de inteligência artificial são propensos a alucinações e criam informações ficcionais ou imagens distorcidas. Considerando a crescente onda de desinformação sobre IA, esse hábito é considerado uma falha. Mas, assim como o diamante artificial foi inventado involuntariamente quando cientistas tentavam alcançar condições de superpressão e temperatura semelhantes às do manto terrestre, as alucinações também estão se mostrando úteis para a descoberta de novos medicamentos.
Alucinações induzidas por IA e novas descobertas químicas
Segundo especialistas, estima-se que quase 5 milhões de mortes em todo o mundo estejam de alguma forma relacionadas à resistência a antibióticos, tornando urgente a busca por novas formas de combater as variantes bacterianas resistentes. Pesquisadores da Universidade McMaster e da Faculdade de Medicina de Stanford desenvolveram um novo modelo que revela possíveis soluções para bactérias resistentes a antibióticos que representam risco de vida.
O modelo chama-se SyntheMol e, de acordo com o relatório do estudo de Stanford,
“A SyntheMol criou estruturas e fórmulas químicas para seis novos medicamentos destinados a eliminar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, um dos principais patógenos responsáveis por mortes relacionadas à resistência antibacteriana.”
Fonte: Universidade de Stanford.
James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e coautor do estudo, afirma que existe uma enorme necessidade de desenvolver novos antibióticos o mais rápido possível para a saúde pública. Os pesquisadores validaram os novos compostos desenvolvidos com o modelo em uma base experimental.
Zou também mencionou que a hipótese deles era de que existem muitas moléculas potenciais que poderiam ser convertidas em medicamentos eficazes, mas que ainda não as testaram ou sequer desenvolveram, e é por isso que querem usar IA para criar moléculas que não existem na natureza.
A SyntheMol está descobrindo novas possibilidades
Antes da IA generativa, os pesquisadores adotavam diferentes abordagens computacionais para o desenvolvimento de antibióticos. Eles usavam algoritmos para percorrer os bancos de dados de medicamentos e reconhecer os compostos que tinham chance de agir contra um patógeno que desejavam eliminar.
Com esse método, eles conseguiram filtrar 100 milhões de compostos já conhecidos, o que também produziu resultados, mas não foi um processo profundo para encontrar todos os compostos químicos que poderiam ser úteis contra bactérias.
Kyle Swanson, coautor principal do estudo edent de doutorado em ciência da computação em Stanford, afirma que o espaço químico é gigantesco.
“Estima-se que existam cerca de 10⁶⁰ moléculas com potencial para serem usadas como medicamentos. Portanto, 100 milhões estão longe de abranger todo esse potencial.”
Fonte: Universidade de Stanford .
Como mencionado no início, a tendência da IA para alucinar pode ser usada para descobrir novos medicamentos , assim como já vinha sendo usada para desenvolver novos compostos, mas agora está produzindo compostos que seriam impossíveis de sintetizar com os métodos existentes, afirma Swanson. Os pesquisadores também tiveram que impor limites ao modelo para que pudessem desenvolver artificialmente qualquer molécula que ele imaginasse.
Zou afirma que esse modelo está ensinando-lhes sobre uma área completamente nova do campo da química, projetando novas moléculas que os humanos desconheciam. Zou também está aprimorando o modelo com Swanson para usá-lo em medicamentos para o coração e na criação de moléculas fluorescentes com novas propriedades para pesquisa em laboratório.
