Como a tecnologia médica ajuda a acelerar a descoberta de medicamentos
Continue lendo para saber mais sobre a inteligência artificial na descoberta e desenvolvimento de medicamentos e como ela ajuda a reduzir os custos do desenvolvimento de medicamentos e criar tratamentos que salvam as vidas dos pacientes mais rapidamente.
O aumento de custos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos
A forma como os profissionais de saúde tratam os pacientes está mudando rapidamente. A medicina de precisão está se tornando mais comum à medida que os pesquisadores lidam com problemas complexos de saúde e o setor farmacêutico vem se esforçando para reduzir o tempo necessário para desenvolver medicamentos que salvam vidas.
Atualmente, trazer um novo medicamento para o mercado é um processo extremamente longo e caro para as empresas farmacêuticas. De acordo com um estudo de 2019 da Taconic Bioscience, um único medicamento custa cerca de US$ 2,8 bilhões e leva mais de 12 anos para ser desenvolvido. E, depois de todo esse esforço, 90% dos candidatos não conseguem obter a aprovação da FDA.
A boa notícia é que a IA (inteligência artificial) tem um potencial incrível para acelerar o processo de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
Como a IA pode simplificar o processo de descoberta de medicamentos
O primeiro passo na criação da maioria dos medicamentos é a sintetização de um composto que pode se ligar e modular uma molécula-alvo – geralmente uma proteína – presente em uma doença. Para encontrar o composto certo, os pesquisadores analisam milhares de moléculas em potencial. Depois que um alvo é identificado, os pesquisadores examinam enormes bibliotecas de compostos semelhantes para encontrar a interação ideal com a proteína da doença.
Atualmente, esse processo pode levar mais de uma década e centenas de milhões de dólares para ser concluído. Mas a tecnologia médica que usa inteligência artificial e ML (aprendizado de máquina) pode agilizar o processo, reduzindo o tempo e o dinheiro necessários para o setor farmacêutico lançar novos medicamentos. Por exemplo, essas tecnologias podem:
Combinar bibliotecas de moléculas
As bibliotecas de triagem de moléculas candidatas são tão grandes que é quase impossível que os pesquisadores revisem tudo sozinhos. A IA, por outro lado, pode identificar rapidamente compostos alvo em potencial em grandes conjuntos de dados, economizando centenas de horas de laboratório para os pesquisadores.
Prever propriedades compostas
O processo tradicional de descoberta de medicamentos envolve um processo de tentativa e erro demorado. As soluções de tecnologia médica combinadas com IA e ML podem ajudar a acelerar o processo, prevendo as propriedades de compostos em potencial e garantindo que apenas aqueles com a composição desejada sejam escolhidos para síntese. Isso economizará o tempo dos pesquisadores, que não trabalharão com compostos que provavelmente não serão eficazes.
Inventar novos compostos
Quando a triagem produz poucos resultados promissores, a IA pode até mesmo encontrar ideias de novos compostos que se encaixem nos parâmetros desejados e tenham maior chance de sucesso.
Como a IA pode ajudar na descoberta de novos medicamentos?
Como a IA é usada em ensaios clínicos?
Segundo a Deloitte, apenas 10% dos candidatos a medicamentos que entram na fase de ensaios clínicos são aprovados pelos órgãos reguladores. Os ensaios clínicos são o estágio mais longo e caro do processo de criação de medicamentos que envolvem várias fases de testes em humanos e cada fase envolve centenas ou milhares de participantes.
O processo linear tradicional de RCTs (ensaios clínicos randomizados) é o mesmo há décadas, e carece da flexibilidade, velocidade e poder analítico necessários para o modelo de medicina de precisão prosperar. Um dos desafios para as empresas é encontrar os participantes certos, além de recrutá-los, retê-los e gerenciá-los de forma eficaz. A ineficiência do processo contribui muito para o aumento dos custos de descoberta e desenvolvimento de medicamentos, assim como com as baixas taxas de aprovação.
As empresas farmacêuticas podem usar modelos de IA preditivos em todo o estágio de teste clínico do desenvolvimento de medicamentos, desde o design até a análise de dados, ajudando a:
- Identificar os pacientes adequados explorando o conteúdo disponível publicamente.
- Avaliar o desempenho do local de teste em tempo real.
- Automatizar o compartilhamento de dados entre plataformas.
- Fornecer dados para relatórios finais.
Acoplar algoritmos com infraestrutura de tecnologia eficaz garante que o fluxo constante de dados clínicos seja transparente, agregado, armazenado e gerenciado de forma eficaz. Assim, os pesquisadores podem entender melhor a segurança e a eficácia do medicamento sem precisar coletar e analisar manualmente os enormes conjuntos de dados gerados pelos ensaios.
Barreiras à adoção de IA na descoberta e desenvolvimento de medicamentos
Embora o uso da IA esteja se tornando mais difundido no processo de descoberta de medicamentos, ainda existem barreiras a sua adoção.
Qualidade de dados
Um desafio frequentemente citado em muitos setores é que a baixa qualidade dos dados pode diminuir rapidamente a utilidade da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Para pesquisadores de medicamentos, os dados de baixa qualidade tornam a tecnologia médica não confiável e, em última análise, não precisas, úteis ou melhores que as metodologias tradicionais quanto à economia de tempo.
Apreensão
Há um equívoco comum na maioria dos setores quanto à apreensão de que a tecnologia acabará substituindo inteiramente os trabalhadores humanos. E o setor farmacêutico não é uma exceção. E, embora seja verdade que a IA possa analisar grandes conjuntos de dados com mais rapidez, ela não substitui pesquisadores e médicos humanos qualificados.
Escassez de qualificações
A implementação de tecnologia médica no processo de descoberta de medicamentos requer um conjunto de habilidades de nicho. Para manter os dados transparentes e a IA eficaz, as empresas precisam de trabalhadores não só com habilidades técnicas, mas também com compreensão do lado científico do processo, como design de medicamentos, biologia e química. E essa é uma tarefa difícil que as empresas têm dificuldade de atender.
O futuro da IA no desenvolvimento de medicamentos farmacêuticos
A IA ajuda os pesquisadores a inovar, os médicos a atender às demandas da medicina de precisão e as empresas a colocar no mercado medicamentos que mudam vidas. A cada ano, mais e mais parcerias entre empresas farmacêuticas e de tecnologia vêm se formando, e grandes investimentos em startups de tecnologia médica e IA têm aumentado.
Estamos vendo até mesmo o compartilhamento de dados entre grandes empresas farmacêuticas. O MELLODDY, ou Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, é um consórcio que facilita o compartilhamento de dados entre suas dezenas de membros. O MELLODDY usa um sistema baseado em blockchain que permite que as empresas compartilhem dados proprietários, mantendo a confidencialidade. Os pesquisadores podem utilizar os dados existentes para impulsionar seu processo de descoberta de medicamentos e reduzir anos de desenvolvimento.
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