A promessa teórica da inteligência artificial na medicina está a avançar para um teste crítico no mundo real. Isomorphic Labs, um spinoff de biotecnologia do Google DeepMind, anunciou que está se preparando para mover seus candidatos a medicamentos projetados por IA para testes clínicos em humanos.
Esta transição marca um momento crucial na biotecnologia: a mudança do uso da IA para simplesmente compreender a biologia para usá-la para projetar soluções médicas específicas.
O motor por trás da descoberta: AlphaFold e além
Para compreender o significado destes ensaios, é necessário olhar para a tecnologia que os impulsiona. Durante décadas, a descoberta de medicamentos foi um processo de tentativa e erro, muitas vezes dificultado pelo “problema de dobramento de proteínas”. As proteínas – os cavalos de batalha dos organismos vivos – são feitas de cadeias de aminoácidos que se dobram em formas 3D complexas. A função de uma proteína é determinada pela sua forma, mas prever essa forma foi historicamente um desafio científico monumental.
O cenário mudou com o surgimento do AlphaFold :
– AlphaFold 2: Revolucionou o campo usando aprendizado profundo para prever estruturas de proteínas com precisão sem precedentes.
– AlphaFold 3: expandiu esse recurso modelando como as proteínas interagem com outras moléculas vitais, como DNA e RNA.
– IsoDDE: Mecanismo proprietário da Isomorphic Labs, que supostamente dobra a precisão do AlphaFold 3, permitindo um design molecular ainda mais preciso.
“Você precisa ver como uma pequena molécula se ligará a um medicamento, com que força e também a que mais ela poderá se ligar”, explicou Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind.
Por que as moléculas projetadas por IA são importantes
O objetivo de usar IA neste contexto não é apenas velocidade; é precisão. O desenvolvimento de medicamentos tradicionais muitas vezes enfrenta “efeitos fora do alvo”, onde um medicamento interage com partes do corpo que não deveria tocar, levando a efeitos colaterais.
De acordo com o presidente da Isomorphic Labs, Max Jaderberg, a abordagem da empresa oferece duas vantagens distintas:
1. Maior potência: Como as moléculas são projetadas com um profundo conhecimento de sua estrutura, elas podem ser mais eficazes.
2. Dosagem mais baixa: Maior potência significa que os pacientes podem necessitar de doses menores, o que reduz significativamente o risco de efeitos colaterais.
O caminho a seguir: parcerias e pipelines
Embora a missão da empresa de “resolver todas as doenças” seja ambiciosa, a Isommorphic Labs está apoiando sua visão com capital significativo e alianças estratégicas.
- Colaborações Estratégicas: A empresa fez parceria com gigantes farmacêuticos Eli Lilly e Novartis para integrar IA na descoberta de medicamentos.
- Pipeline Interno: A Isomórfica está desenvolvendo seus próprios medicamentos, com foco específico em oncologia (câncer) e imunologia.
- Apoio Financeiro: Tendo arrecadado US$ 600 milhões em sua rodada inicial de financiamento, a empresa está atualmente formando as equipes de desenvolvimento clínico necessárias para gerenciar testes em humanos.
Embora o cronograma para esses testes tenha mudado um pouco depois da projeção inicial de 2025 sugerida pela liderança, a mudança para a clínica representa a validação definitiva da biologia orientada pela IA.
Conclusão
Os próximos testes em humanos determinarão se a IA pode ir além da previsão de estruturas biológicas para criar com sucesso medicamentos seguros e altamente direcionados. Se for bem sucedido, isto poderá mudar fundamentalmente a forma como abordamos doenças complexas como o cancro e doenças autoimunes.
