No Fórum Econômico Mundial, o CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, anunciou que os medicamentos desenvolvidos por inteligência artificial deverão entrar em testes clínicos até 2025. Esta notícia marca um grande avanço da inteligência artificial no campo da investigação e desenvolvimento de medicamentos e anuncia a inovação dos futuros modelos de investigação e desenvolvimento de medicamentos. A Isommorphic Labs, uma empresa subordinada à DeepMind que se concentra na investigação e desenvolvimento de medicamentos, está a promover ativamente este processo, com o objetivo de utilizar a tecnologia de aprendizagem automática para encurtar o ciclo de desenvolvimento de medicamentos, reduzir custos e, em última análise, alcançar uma medicina personalizada. Esta tecnologia pode não só melhorar significativamente a eficiência da investigação e desenvolvimento de medicamentos, mas também poupar enormes quantias de dinheiro às empresas farmacêuticas e aliviar o actual dilema de custos elevados e baixas taxas de sucesso na investigação e desenvolvimento de novos medicamentos.
No Fórum Econômico Mundial realizado recentemente em Davos, Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, disse que os primeiros medicamentos desenvolvidos com a ajuda da inteligência artificial podem começar os testes clínicos em 2025. . Hassabis também é chefe da Isommorphic Labs, uma empresa de desenvolvimento de medicamentos de propriedade da DeepMind. “Nosso plano é que alguns medicamentos desenvolvidos com IA entrem em testes clínicos até o final deste ano”, disse ele.
Desde 2021, a Isommorphic Labs tem trabalhado para acelerar o desenvolvimento de medicamentos usando aprendizado de máquina. Hassabis mencionou que se espera que a medicina personalizada seja realizada no futuro e que os sistemas de IA possam otimizar medicamentos para o perfil metabólico de cada pessoa em um curto período de tempo. Ele enfatizou que as empresas farmacêuticas estão cada vez mais interessadas na IA porque esta tem o potencial de lhes poupar muito tempo e dinheiro.
De acordo com um artigo publicado na revista Nature Medicine, o processo de desenvolvimento e aprovação de novos medicamentos normalmente leva de 12 a 15 anos e custa até US$ 2,6 bilhões. Além disso, mais de 90% dos ensaios clínicos falham. Portanto, qualquer tecnologia que reduza custos, acelere o desenvolvimento ou melhore as taxas de sucesso terá um impacto significativo na saúde financeira de uma empresa farmacêutica.
Hassabis observou que os modelos de aprendizado de máquina podem melhorar o processo de descoberta de medicamentos de várias maneiras. Ele acredita que há um enorme potencial de economia de tempo e custos. No entanto, lembrou também que a obtenção de dados de formação de alta qualidade ainda enfrenta desafios devido a factores como regulamentos de privacidade, políticas de partilha de dados e custos de aquisição de dados. Ainda assim, ele não acha que os desafios sejam intransponíveis. As lacunas nos dados públicos podem ser preenchidas através da colaboração com organizações de investigação clínica ou da utilização de dados sintéticos.
No entanto, Hassabis enfatizou que a aplicação da IA na investigação científica não significa que os cientistas serão substituídos. Ele ressaltou que a verdadeira inovação ainda está fora do alcance da IA, que não pode apresentar novas hipóteses ou teorias. Embora a IA possa resolver conjecturas matemáticas complexas, ela depende essencialmente da sabedoria e da criatividade dos cientistas humanos.
Além disso, empresas como a Nvidia também estão explorando ativamente a aplicação da IA na descoberta de medicamentos. A Nvidia até abriu o código-fonte da estrutura de aprendizado de máquina BioNeMo para o desenvolvimento de medicamentos e cooperou com várias empresas farmacêuticas para acelerar o progresso da pesquisa.
Destaque:
Espera-se que os medicamentos concebidos pela IA entrem em ensaios clínicos até 2025, demonstrando o enorme potencial da IA no desenvolvimento de medicamentos.
A indústria farmacêutica enfrenta desafios de custos elevados e baixas taxas de sucesso, e a IA tem o potencial de reduzir significativamente o impacto destas questões.
Hassabis disse que a IA não pode substituir o pensamento criativo dos cientistas e que as verdadeiras descobertas científicas ainda precisam depender dos humanos.
Em suma, a inteligência artificial tem amplas perspectivas de aplicação no domínio da investigação e desenvolvimento de medicamentos. Embora ainda existam desafios, as melhorias de eficiência e as reduções de custos que traz não podem ser ignoradas. A IA tornar-se-á uma ferramenta poderosa para os cientistas, e não um substituto, empurrando a indústria farmacêutica para uma nova fase de desenvolvimento.