O imenso volume de dados que devem ser analisados e compreendidos para a Ia avançar no desenvolvimento de novos medicamentos
O desenvolvimento de um novo medicamento custa às empresas, em média, US$ 2,6 bilhões. Isso porque nove em cada dez drogas promissoras falham em algum lugar ao longo do seu desenvolvimento e, mesmo quando obtêm sucesso, o processo até a aprovação regulatória costuma levar uma década ou mais. Diante de riscos tão altos, empresas do ramo farmacêutico investem em parcerias com Inteligência Artificial (IA).
É o caso do novo AI Innovation LAB, fruto de parceria entre a Microsoft e o grupo farmacêutico suíço Novartis, com operações no Brasil e que busca transformar a medicina com a inteligência artificial. Assim o laboratório pretende reduzir o tempo para produção de novos medicamentos, com o uso redes neurais desenvolvidas pela Microsoft para gerar, rastrear e selecionar automaticamente moléculas promissoras.
A aplicação das novas tecnologias, a princípio, irá focar no problema da degeneração macular, uma das principais causas de cegueira irreversível. Além disso, ela explorará outras maneiras de uso para a IA de modo a desenvolver novas terapias genéticas e celulares, tendo em vista a leucemia linfoblástica aguda.
Os desafios da IA
A racionalização do desenvolvimento de medicamentos é uma questão urgente para a saúde humana, que pode ser utilizada tanto na descoberta de novas maneiras de tratar doenças milenares como a malária, que ainda mata milhares de pessoas todos os anos, e até na descoberta de novos tratamentos contra o câncer.
Por essa ótica, o desenvolvimento de novos medicamentos se tornou tanto um problema de IA e ciência de dados, quanto de biologia e química. Isso pela necessidade de se analisar de outras maneiras as grandes quantidades de dados existentes e descobrir novas correlações e padrões essenciais para encontrar medicamentos com potencial.
O grande desafio para IA é compreender todos os dados já disponíveis. Isso porque a maior parte das informações existe na forma de dados não estruturados, como notas de laboratório de pesquisa, artigos de revistas médicas e resultados de ensaios clínicos, os quais, geralmente, são armazenados em sistemas desconectados.
Além de desenvolver novas formas de leituras para esse material, que a escala humana já não consegue dar conta, a ideia é que, com o uso da IA, os colaboradores trabalhem em novas soluções integradas e essas possam ser desenvolvidas continuamente, criando um ciclo virtuoso de exploração e descoberta. O resultado? Inteligência generalizada, que abrange todo o processo de criação de medicamentos.
Fonte Microsoft
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