A humanidade trava uma batalha silenciosa contra as bactérias há cerca de um século e está começando a perder. Com a resistência bacteriana ameaçando causar mais de 8 milhões de mortes anuais até 2050, pesquisadores ao redor do mundo encontraram um aliado inesperado para acelerar a busca por curas: a inteligência artificial.
O impacto é concreto e imediato. O que antes exigia anos de testes exaustivos em laboratório agora pode ser realizado em questão de horas. O professor James Collins, do MIT, explicou à BBC que a IA permite examinar bibliotecas imensas de compostos químicos para identificar atividades antibacterianas com uma velocidade sem precedentes. Graças a essa abordagem, sua equipe já descobriu dois novos compostos promissores contra a gonorreia e a SARM — infecção causada pelo Staphylococcus aureus resistente à meticilina —, bactérias que hoje escapam de quase todos os antibióticos disponíveis no mercado.
A corrida contra o Parkinson
A aplicação da tecnologia vai muito além das infecções. Na Universidade de Cambridge, no Reino Unido, pesquisadores estão usando aprendizado de máquina para enfrentar a doença de Parkinson que, desde sua identificação em 1817, ainda não tem um tratamento capaz de impedir sua progressão.
O obstáculo central é de escala: o número de moléculas pequenas que poderiam ser candidatas a um medicamento é maior do que o número de átomos no universo observável. Seria impossível para qualquer pesquisador humano navegar por esse espaço. “A IA pode reduzir essa busca com muita rapidez”, explica o professor Michele Vendruscolo.
A diferença é reveladora. Enquanto os métodos tradicionais levam seis meses e custam milhões de dólares para selecionar um milhão de moléculas candidatas, a IA consegue analisar bilhões de opções em poucos dias por uma fração do custo. A equipe de Cambridge já identificou cinco novos compostos capazes de estabilizar as proteínas responsáveis pela neurodegeneração associada ao Parkinson.
Medicamentos já existentes, novos usos
Outra frente igualmente promissora é o chamado reposicionamento de drogas — descobrir que um medicamento aprovado para uma doença pode funcionar para outra completamente diferente. O professor David Fajgenbaum, da Universidade da Pensilvânia, é um exemplo vivo dessa possibilidade: ele salvou a própria vida ao descobrir, com a ajuda da ciência de dados, que um medicamento desenvolvido para transplante de rim poderia tratar sua rara doença de Castleman.
Hoje, organizações como a Every Cure e pesquisadores de Harvard utilizam IA para cruzar milhares de medicamentos já aprovados com 17 mil doenças diferentes. Essa abordagem é especialmente vital para as chamadas doenças raras, historicamente negligenciadas pela indústria farmacêutica por não oferecerem retorno financeiro suficiente para justificar pesquisas do zero.
Na Universidade McGill, no Canadá, cientistas foram ainda mais longe e criaram um “sistema de doença virtual” que simula o efeito de remédios em células pulmonares para tratar a fibrose pulmonar idiopática, uma doença progressiva e fatal para a qual as opções terapêuticas ainda são muito limitadas.
Os limites da revolução
Apesar dos avanços expressivos, o caminho ainda é longo. A IA é, por enquanto, mais eficaz nas etapas iniciais de triagem de compostos, quando se trata de reduzir o universo de candidatos a um número viável para testes presenciais. Nas fases seguintes, como os ensaios clínicos com seres humanos, a tecnologia ainda tem papel secundário.
Outro obstáculo importante é a falta de dados abertos. Grande parte das informações sobre toxicidade de substâncias — essenciais para avaliar a segurança de novos compostos — é mantida sob sigilo pelas grandes farmacêuticas, limitando o potencial dos algoritmos que dependem de dados amplos e diversificados para aprender.
O horizonte: uma medicina antecipada
Mesmo com esses desafios, a expectativa entre os especialistas é de uma transformação profunda e próxima. Jun Ding, da Universidade McGill, projeta que em até dez anos a maior parte do desenvolvimento de novos medicamentos será orientada ou totalmente baseada em inteligência artificial.
Se as previsões se confirmarem, o impacto vai além de criar novos tratamentos. A tecnologia poderá estabilizar doenças como o Parkinson antes mesmo de seus primeiros sintomas aparecerem, invertendo a lógica atual da medicina, que ainda reage à doença em vez de antecipá-la.
