No entanto, a ascensão da inteligência artificial (IA) e, mais especificamente, do machine learning, está revolucionando essa área, oferecendo novas perspectivas e acelerando significativamente o processo.¹
O machine learning permite que computadores aprendam com dados, identificando padrões e fazendo previsões sem serem explicitamente programados. Na indústria farmacêutica, essa tecnologia tem sido aplicada em diversas etapas do processo, desde a identificação de novos alvos moleculares até a otimização de moléculas candidatas.¹
Como o machine learning está transformando o desenvolvimento de medicamentos?
Descoberta de novos alvos – algoritmos de machine learning podem analisar vastas quantidades de dados genômicos, proteômicos e clínicos para identificar novas proteínas ou genes que podem ser alvos terapêuticos para doenças específicas.
Design de moléculas – a IA pode gerar milhões de moléculas candidatas e prever suas propriedades físico-químicas e biológicas, permitindo a seleção de moléculas com maior probabilidade de sucesso.
Otimização de moléculas – por meio de técnicas de machine learning, é possível otimizar a estrutura de moléculas para melhorar sua potência, seletividade e propriedades farmacocinéticas.
Predição de propriedades ADMET – As propriedades ADMET (absorção, distribuição, metabolismo, excreção e toxicidade) são cruciais para o sucesso de um fármaco. O machine learning pode prever essas propriedades com maior precisão, reduzindo o número de compostos que precisam ser sintetizados e testados experimentalmente.2,3
As principais tecnologias e ferramentas de IA utilizadas no desenvolvimento de novos medicamentos incluem:
Deep learning
redes neurais artificiais profundas são capazes de aprender representações complexas de dados, como estruturas moleculares e sequências genômicas.
Reinforcement learning
essa técnica permite que algoritmos aprendam a tomar decisões sequenciais, otimizando processos como a síntese de moléculas.
Processamento de linguagem natural
algoritmos de PLN podem analisar grandes volumes de literatura científica para extrair informações relevantes e gerar hipóteses.4
A aplicação do machine learning no desenvolvimento de medicamentos também oferece diversos benefícios, como:
Aceleração do processo – redução do tempo e custo do desenvolvimento de novos fármacos.
Aumento da precisão– melhora na previsão de propriedades e na identificação de moléculas com maior potencial terapêutico.
Descoberta de novos medicamentos– identificação de novos alvos e moléculas que poderiam ser difíceis de encontrar usando métodos tradicionais.³
No entanto, ainda existem desafios a serem superados, como a qualidade e a quantidade dos dados disponíveis, a interpretabilidade dos modelos e a necessidade de validação experimental.3,4
O machine learning representa uma revolução na indústria farmacêutica, oferecendo novas oportunidades para o desenvolvimento de medicamentos mais eficazes e seguros. À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar que a IA desempenhe um papel cada vez mais importante nesse processo, beneficiando tanto a indústria quanto os pacientes.
