Como as tecnologias médicas ajudam a acelerar a descoberta de medicamentos
Continue a ler para saber mais sobre a inteligência artificial na descoberta e desenvolvimento de medicamentos e sobre como ajuda a reduzir os custos de desenvolvimento dos medicamentos e a obter tratamentos que salvam a vida de pacientes mais rapidamente.
Os custos crescentes da descoberta e desenvolvimento de medicamentos
A forma como os profissionais de saúde tratam os pacientes está a mudar rapidamente. A medicina de precisão está a tornar-se cada vez mais comum, à medida que investigadores abordam problemas de saúde complexos e a indústria farmacêutica luta para reduzir o tempo de desenvolvimento de medicamentos que salvam vidas.
Atualmente, introduzir um novo medicamento no mercado é um processo extremamente longo e dispendioso para as empresas farmacêuticas. De acordo com a Taconic Bioscience, um único medicamento exigiu cerca de 2,8 mil milhões de dólares e demorou mais de 12 anos a ser desenvolvido em 2019. Após todo esse processo, 90% dos candidatos não obtiveram aprovação do FDA.
As boas notícias são que a inteligência artificial (IA) tem um potencial incrível para acelerar o processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Como a IA simplifica o processo de descoberta de medicamentos
O primeiro passo para a criação da maioria dos medicamentos é sintetizar um composto que se possa ligar e modular a uma molécula alvo – normalmente uma proteína – envolvida na doença. Para encontrar o composto certo, os investigadores reveem milhares de potenciais candidatos. Após um alvo ser identificado, os investigadores analisam grandes conjuntos de compostos semelhantes para encontrar a melhor interação com a proteína da doença.
Atualmente, é necessário mais de uma década e centenas de milhares de dólares para chegar até aqui. No entanto, as tecnologias médicas que utilizam inteligência artificial e aprendizagem automática (AA) podem simplificar o processo, ao reduzir o tempo e o dinheiro necessários para a indústria farmacêutica lançar novos medicamentos. Por exemplo, estas tecnologias conseguem:
Examinar conjuntos de moléculas
Os conjuntos analisados para candidatos de moléculas são tão grandes que é quase impossível que os investigadores os revejam sozinhos. A IA, por outro lado, consegue identificar rapidamente potenciais compostos alvo em grandes conjuntos de dados, o que poupa centenas de horas aos investigadores no laboratório.
Prever as propriedades de compostos
O processo de descoberta de medicamentos tradicional envolve um processo de tentativa e erro demorado. As soluções de tecnologias médicas combinadas com IA e AA podem ajudar a acelerar o processo, ao prever as propriedades de potenciais compostos e garantir que apenas os desejados são escolhidos para síntese. Isto evita que os investigadores trabalhem em compostos que têm pouca probabilidade de ser eficazes.
Inventar novos compostos
Quando a análise gera poucos resultados promissores, a IA pode até debater ideias para novos compostos que cumpram os parâmetros desejados e tenham uma maior probabilidade de êxito.
Como é que a IA pode apoiar a descoberta de novos medicamentos?
Como é que a IA é utilizada em ensaios clínicos?
De acordo com a Deloitte, apenas 10% dos candidatos a medicamentos que entram na fase de ensaios clínicos são aprovados por órgãos reguladores. A fase mais demorada e dispendiosa do processo de criação de medicamentos, os ensaios clínicos, envolve várias fases de testes com humanos e cada fase exige centenas ou milhares de participantes.
O processo tradicional linear de ensaios aleatorizados controlados (RCTs) não muda há décadas e carece da flexibilidade, velocidade e poder analítico necessários para que o modelo de medicina de precisão tenha êxito. As empresas têm dificuldades em encontrar os participantes certos, para além de os recrutar, reter e gerir de forma eficaz. A ineficácia do processo contribui fortemente para os custos crescentes da descoberta e desenvolvimento de medicamentos, bem como para as baixas taxas de aprovação.
As empresas farmacêuticas podem utilizar modelos de IA preditivos durante a fase de ensaios clínicos do desenvolvimento de medicamentos, desde a conceção até à análise de dados, ajudando a:
- Identificar pacientes adequados ao explorar conteúdo disponível ao público.
- Avaliar o desempenho do local de ensaios em tempo real.
- Automatizar a partilha de dados em plataformas.
- Fornecer dados para relatórios finais.
Reunir algoritmos com infraestruturas tecnológicas eficazes garante que o fluxo constante de dados clínicos é limpo, agregado, armazenado e gerido de forma eficaz. Deste modo, os investigadores conseguem compreender melhor a segurança e eficácia do medicamento sem ter de agrupar e analisar manualmente os grandes conjuntos de dados gerados pelos ensaios.
Entraves à adoção de IA na descoberta e desenvolvimento de medicamentos
Embora a utilização de IA esteja a tornar-se cada vez mais generalizada no processo de descoberta de medicamentos, ainda existem alguns entraves à adoção da mesma.
Qualidade dos dados
Um desafio frequentemente mencionado em muitas indústrias é que os dados de má qualidade podem reduzir rapidamente a utilidade da inteligência artificial e da aprendizagem automática. Para investigadores de medicamentos, os dados de baixa qualidade tornam as tecnologias médicas pouco fiáveis e, inevitavelmente, não mais precisas, úteis ou rápidas que os métodos tradicionais.
Apreensão
Na maioria das indústrias, existe uma ideia errada de que a tecnologia acabará por substituir totalmente os trabalhadores humanos. A indústria farmacêutica não é exceção. Embora seja verdade que a IA consegue analisar grandes conjuntos de dados mais rapidamente, não substitui investigadores e médicos humanos qualificados.
Escassez de competências
A implementação de tecnologias médicas no processo de descoberta de medicamentos exige um conjunto de competências especificas. Para manter os dados limpos e a AI eficaz, as empresas precisam de trabalhadores não só com competências técnicas, mas também com conhecimentos científicos sobre o processo, como conceção de medicamentos, biologia e química. É uma tarefa difícil para as empresas.
O futuro da IA no desenvolvimento de medicamentos farmacêuticos
A IA ajuda os investigadores a inovar, os médicos a atender às exigências da medicina de precisão e as empresas a introduzir medicamentos que mudam vidas no mercado. Todos os anos, existem cada vez mais parcerias entre empresas farmacêuticas e tecnológicas, para além de grandes investimentos em startups de tecnologias médicas e IA.
Até assistimos à partilha de dados entre grandes empresas farmacêuticas. O Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, ou MELLODDY, é um consórcio que promove a partilha de dados entre as dezenas dos seus membros. O MELLODDY utiliza um sistema com base em blockchain que permite às empresas partilhar dados proprietários ao mesmo tempo que mantêm a confidencialidade. Os investigadores podem utilizar dados existentes para iniciar o seu processo de descoberta de medicamentos e poupar anos de desenvolvimento.
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