{"id":67702,"date":"2026-04-03T12:06:34","date_gmt":"2026-04-03T15:06:34","guid":{"rendered":"https:\/\/crajubaremacao.com.br\/?p=67702"},"modified":"2026-04-03T12:06:34","modified_gmt":"2026-04-03T15:06:34","slug":"as-doencas-antes-incuraveis-que-estao-ganhando-tratamentos-gracas-a-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/crajubaremacao.com.br\/?p=67702","title":{"rendered":"As doen\u00e7as antes incur\u00e1veis que est\u00e3o ganhando tratamentos gra\u00e7as \u00e0 IA"},"content":{"rendered":"

A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 inventando novos rem\u00e9dios contra Parkinson, superbact\u00e9rias resistentes a antibi\u00f3ticos e muitas doen\u00e7as raras
\nGetty Images\/BBC
\nH\u00e1 cerca de um s\u00e9culo, a humanidade vem perdendo lentamente a batalha contra as bact\u00e9rias.
\nNossas armas mais poderosas nesta luta s\u00e3o os antibi\u00f3ticos. Mas a resist\u00eancia vem se espalhando, fazendo com que eles se tornem cada vez menos eficazes.
\nAtualmente, cerca de 1,1 milh\u00e3o de pessoas morrem todos os anos de infec\u00e7\u00f5es que, at\u00e9 recentemente, eram facilmente tratadas. E este n\u00famero deve aumentar para mais de oito milh\u00f5es at\u00e9 2050, a menos que sejam tomadas medidas urgentes.
\nMas o desenvolvimento de novos antibi\u00f3ticos \u00e9 um processo lento, caro e frustrante.
\nVeja os v\u00eddeos que est\u00e3o em alta no g1
\nEntre 2017 e 2022, apenas 12 novos antibi\u00f3ticos foram aprovados para uso. A maioria deles \u00e9 similar a tipos j\u00e1 existentes, aos quais as bact\u00e9rias j\u00e1 est\u00e3o desenvolvendo resist\u00eancia.
\nA falta de financiamento e de interesse das companhias farmac\u00eauticas fez com que este campo fosse cronicamente negligenciado.
\nMas, agora, os pesquisadores est\u00e3o tentando solucionar este problema. E alguns deles apostam na intelig\u00eancia artificial (IA) para ajud\u00e1-los.
\n“Em quest\u00e3o de dias ou horas, podemos examinar imensas bibliotecas” de compostos qu\u00edmicos para identificar quais exibem atividade antibacteriana”, afirma o professor de ci\u00eancias e engenharia m\u00e9dica James Collins, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em ingl\u00eas) na cidade de Cambridge, nos Estados Unidos.
\nCom a ajuda da IA, Collins e sua equipe j\u00e1 descobriram dois novos compostos que poder\u00e3o se tornar armas vitais contra a gonorreia e a Staphylococcus aureus resistente \u00e0 meticilina (SARM), duas infec\u00e7\u00f5es altamente resistentes aos medicamentos atuais.
\nEste \u00e9 apenas um exemplo de como a IA vem abrindo uma nova era de descoberta de medicamentos, que promete trazer progressos em rela\u00e7\u00e3o a alguns dos problemas m\u00e9dicos de mais dif\u00edcil tratamento dos tempos atuais.
\nOs cientistas, agora, empregam a IA para examinar condi\u00e7\u00f5es sem cura conhecida, como Parkinson, e milhares de doen\u00e7as raras, na esperan\u00e7a de novas descobertas.
\nCollins e sua equipe treinaram um modelo de IA generativa para reconhecer as estruturas qu\u00edmicas de antibi\u00f3ticos conhecidos. Isso permitiu que o algoritmo aprendesse o que causa a morte das bact\u00e9rias.
\nEm seguida, os pesquisadores usaram a IA para examinar mais de 45 milh\u00f5es de estruturas qu\u00edmicas diferentes, determinando sua capacidade de combater as bact\u00e9rias Neisseria gonorrhoeae, a causadora da gonorreia, e Staphylococcus aureus, uma fonte significativa de infec\u00e7\u00f5es na forma de SARM.
\nA equipe de James Collins usa a IA para identificar novos compostos que possam matar diversas bact\u00e9rias (acima) resistentes a outros medicamentos (embaixo)
\nGetty Images\/BBC
\nEstas duas bact\u00e9rias s\u00e3o altamente resistentes \u00e0s drogas. A gonorreia, por exemplo, consegue escapar de quase todos os rem\u00e9dios usados para o seu tratamento.
\nCom isso, o n\u00famero de antibi\u00f3ticos dispon\u00edveis como \u00faltimo recurso contra cada uma delas \u00e9 cada vez menor. E o m\u00e9todo empregado por Collins usa a IA para criar compostos inteiramente novos para combat\u00ea-las.
\nEm uma das t\u00e9cnicas, ele selecionou uma mol\u00e9cula como ponto de partida e empregou uma combina\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de IA generativa para desenvolv\u00ea-la, “acrescentando liga\u00e7\u00f5es, \u00e1tomos e subestruturas”, explica ele.
\nA cada est\u00e1gio cr\u00edtico, o seu modelo de IA treinado avaliava o composto. “Este composto se parece com um antibi\u00f3tico? Est\u00e1 chegando perto de um poss\u00edvel antibi\u00f3tico?”
\nOutra abordagem envolveu a elimina\u00e7\u00e3o do composto inicial, permitindo que a IA navegasse livremente desde o princ\u00edpio.
\nDesta forma, Collins e seus colegas projetaram 36 milh\u00f5es de compostos com uso potencial contra as bact\u00e9rias e selecionaram 24 deles para s\u00edntese em laborat\u00f3rio.
\nDestes, sete apresentaram alguma atividade antimicrobiana e dois foram altamente eficazes para matar linhagens das duas bact\u00e9rias resistentes a outros tipos de antibi\u00f3ticos.
\n\u00c9 importante destacar que os compostos aparentemente atacam as bact\u00e9rias de formas diferentes dos antibi\u00f3ticos j\u00e1 existentes. Isso aumenta a esperan\u00e7a de que eles venham a formar uma nova classe de medicamentos, capaz de superar as defesas das bact\u00e9rias resistentes a drogas.
\nAs duas subst\u00e2ncias se encontram atualmente em fase de testes.
\nCollins e seu laborat\u00f3rio j\u00e1 haviam empregado a IA para descobrir outros compostos antibi\u00f3ticos poderosos e inovadores, que matam uma ampla variedade de bact\u00e9rias resistentes aos tratamentos. Elas incluem Clostridium difficile, uma infec\u00e7\u00e3o intestinal comum, e Mycobacterium tuberculosis, causadora da tuberculose.
\nMas, para algumas doen\u00e7as, os pesquisadores n\u00e3o t\u00eam a possibilidade de partir de rem\u00e9dios existentes para ajud\u00e1-los a descobrir novos tratamentos. Por isso, eles precisam se basear nos conhecimentos existentes sobre a doen\u00e7a.
\nE, em alguns casos, estes conhecimentos oferecem poucos pontos de partida.
\nProgresso sobre Parkinson
\nA doen\u00e7a de Parkinson foi identificada pela primeira vez em 1871. E, mais de dois s\u00e9culos depois, ainda n\u00e3o existe tratamento que reduza a sua progress\u00e3o.
\nExistem mais de 10 milh\u00f5es de pacientes com Parkinson em todo o mundo e seu n\u00famero vem aumentando em pa\u00edses que enfrentam o envelhecimento da popula\u00e7\u00e3o.
\nNo Reino Unido, cerca de uma a cada 37 pessoas ser\u00e1 diagnosticada em algum momento da vida. Nos Estados Unidos, at\u00e9 um milh\u00e3o de pessoas vivem atualmente com a doen\u00e7a.
\nNo Brasil, estima-se que 200 mil pessoas sofram da doen\u00e7a de Parkinson, segundo o Minist\u00e9rio da Sa\u00fade.
\nAs cont\u00ednuas tentativas de tratamento de Parkinson foram marcadas pelo fracasso. Parte do motivo \u00e9 que ainda n\u00e3o conhecemos as causas da doen\u00e7a.
\n“Existem debates sem fim sobre a origem da doen\u00e7a”, segundo o professor de biof\u00edsica Michele Vendruscolo, um dos diretores do Centro de Doen\u00e7as Causadas pelo Desdobramento Incorreto de Prote\u00ednas da Universidade de Cambridge, no Reino Unido.
\n“Se voc\u00ea for a uma confer\u00eancia sobre Parkinson, ouvir\u00e1 dezenas de hip\u00f3teses diferentes, todas elas sendo ativamente pesquisadas”, explica ele.
\nIsso dificulta incrivelmente o desenvolvimento de um medicamento para evitar a doen\u00e7a.
\nExiste uma enorme quantidade de testes cl\u00ednicos investigando diferentes hip\u00f3teses. Mas, at\u00e9 o momento, n\u00e3o houve sucesso, segundo Vendruscolo.
\n“As pessoas realmente est\u00e3o confusas sobre qual deve ser o objetivo”, afirma ele. “E, mesmo se voc\u00ea souber qual \u00e9 o alvo, costuma ser muito dif\u00edcil tentar atingi-lo.”
\nMas, em 2024, Vendruscolo e seus colegas publicaram um estudo empregando aprendizado de m\u00e1quina (uma forma de intelig\u00eancia artificial) para buscar poss\u00edveis medicamentos capazes de agir sobre os grupos de prote\u00ednas desdobradas incorretamente no c\u00e9rebro, encontradas em pacientes com Parkinson.
\nAcredita-se que esses conjuntos de prote\u00ednas, conhecidos como corpos de Lewy, participem dos est\u00e1gios iniciais da neurodegenera\u00e7\u00e3o em pacientes com Parkinson, eventualmente gerando sintomas que incluem tremores, lentid\u00e3o de movimentos e rigidez muscular.
\nAtualmente, o tratamento mais eficaz contra o Parkinson \u00e9 o medicamento levodopa, que ajuda a melhorar os sintomas da doen\u00e7a. Mas ele tamb\u00e9m pode causar efeitos colaterais, como movimentos involunt\u00e1rios.
\nVendruscolo trabalha para suspender a progress\u00e3o da doen\u00e7a. Ele e sua equipe come\u00e7aram com um conjunto de compostos que j\u00e1 havia sido identificado como potencialmente eficaz para o tratamento dos corpos de Lewy.
\nO pesquisador alimentou esses compostos em um programa de aprendizado de m\u00e1quina, que extrapolou suas estruturas qu\u00edmicas para propor novos compostos que tamb\u00e9m poder\u00e3o ser eficazes.
\nDavid Fajgenbaum tenta encontrar novas curas entre medicamentos j\u00e1 existentes, desde que descobriu um tratamento para sua pr\u00f3pria doen\u00e7a rara entre rem\u00e9dios aprovados para outros usos
\nGetty Images\/BBC
\nPara o tratamento de doen\u00e7as neurodegenerativas, como Parkinson, os medicamentos precisam ser suficientemente pequenos para poderem atravessar a barreira hematoencef\u00e1lica.
\nMas, mesmo se os cientistas restringirem sua ca\u00e7a \u00e0s mol\u00e9culas pequenas, “a quantidade de op\u00e7\u00f5es ainda ser\u00e1 gigantesca”, explica Vendruscolo. “O n\u00famero de poss\u00edveis mol\u00e9culas pequenas \u00e9 muito maior que o n\u00famero de \u00e1tomos do Universo.”
\nO poder da IA pode reduzir esta busca com muita rapidez.
\n“Podemos analisar estes dados e fazer previs\u00f5es muito precisas sobre a forma em que as poss\u00edveis mol\u00e9culas se unem ao alvo em escala impens\u00e1vel at\u00e9 alguns anos atr\u00e1s”, segundo Vendruscolo.
\nCom os m\u00e9todos mais tradicionais, os cientistas podem selecionar cerca de um milh\u00e3o de mol\u00e9culas em seis meses, ao custo de v\u00e1rios milh\u00f5es de d\u00f3lares.
\n“Agora, voc\u00ea pode fazer o mesmo em poucos dias e selecionar bilh\u00f5es de mol\u00e9culas, ao custo de alguns milhares de d\u00f3lares”, explica ele.
\nOs compostos de Vendruscolo, sugeridos por IA, foram testados em laborat\u00f3rio.
\n“N\u00f3s avaliamos quais dos candidatos realmente se ligam [aos corpos de Lewy] e retroalimentamos esta informa\u00e7\u00e3o para o programa de aprendizado de m\u00e1quina, para que ele possa aprender com seus pr\u00f3prios erros.”
\nPor fim, eles identificaram cinco novos compostos promissores com mais rapidez e efic\u00e1cia do que as t\u00e9cnicas convencionais.
\nOs compostos identificados pela IA tamb\u00e9m foram muito mais inovadores que os encontrados usando m\u00e9todos de desenvolvimento mais tradicionais, segundo Vendruscolo.
\nAgora, os compostos est\u00e3o passando por novos testes para determinar se, um dia, eles poder\u00e3o ser oferecidos como produtos terap\u00eauticos para pacientes com Parkinson.
\nVendruscolo espera que a IA possa ajudar a suspender a doen\u00e7a de Parkinson antes do seu in\u00edcio. Ele utiliza a tecnologia para encontrar mol\u00e9culas pequenas que se liguem \u00e0s prote\u00ednas individuais que formam os corpos de Lewy, ainda no seu estado normal.
\n“Se pudermos estabilizar as prote\u00ednas nesta forma, evitaremos o Parkinson, o que \u00e9 melhor que sua cura”, afirma ele.
\nNovos usos para medicamentos antigos
\nO tratamento de doen\u00e7as nem sempre significa criar novos medicamentos.
\nO professor de medicina David Fajgenbaum, da Universidade da Pensilv\u00e2nia, nos Estados Unidos, conseguiu salvar sua pr\u00f3pria vida com um medicamento existente que os m\u00e9dicos nunca teriam receitado para ele.
\nAos 25 anos de idade, Fajgenbaum foi diagnosticado com um raro subtipo de um transtorno conhecido como doen\u00e7a de Castleman, que aciona uma rea\u00e7\u00e3o imunol\u00f3gica, causando mau funcionamento do f\u00edgado, dos rins e da medula \u00f3ssea.
\nEle n\u00e3o reagiu a nenhum dos tratamentos dispon\u00edveis e os m\u00e9dicos disseram que n\u00e3o sabiam o que fazer.
\nDepois de semanas de testes com seu pr\u00f3prio sangue, pesquisando a literatura m\u00e9dica e tratando a si pr\u00f3prio como uma cobaia humana, ele acabou encontrando uma poss\u00edvel salva\u00e7\u00e3o: um modesto medicamento chamado sirolimo, normalmente administrado a pessoas que recebem doa\u00e7\u00e3o de rins, para evitar a rejei\u00e7\u00e3o do novo \u00f3rg\u00e3o.
\nPara surpresa dos seus m\u00e9dicos, ele usou o medicamento e fez retroceder sua doen\u00e7a de Castleman. Agora, ela est\u00e1 em remiss\u00e3o h\u00e1 mais de uma d\u00e9cada.
\nA experi\u00eancia abriu seus olhos para o potencial existente nos milhares de medicamentos que j\u00e1 passaram pelos extensos testes de seguran\u00e7a necess\u00e1rios para sua comercializa\u00e7\u00e3o. Adaptando essas drogas para outras condi\u00e7\u00f5es, os pacientes obt\u00eam tratamentos que n\u00e3o seriam dispon\u00edveis de outra forma.
\nEm 2022, Fajgenbaum criou uma organiza\u00e7\u00e3o sem fins lucrativos chamada Every Cure.
\nUsando aprendizado de m\u00e1quina, ele compara milhares de medicamentos com milhares de doen\u00e7as. E os mais promissores s\u00e3o testados em laborat\u00f3rio ou enviados para m\u00e9dicos dispostos a experimentar.
\nFaigenbaum \u00e9 o cientista mais conhecido a empregar a IA desta forma. Mas outros j\u00e1 est\u00e3o fazendo descobertas.
\nNa Faculdade de Medicina Harvard, nos Estados Unidos, um modelo de IA encontrou cerca de 8 mil subst\u00e2ncias aprovadas que poder\u00e3o ser redirecionadas para tratar 17 mil doen\u00e7as diferentes.
\nA IA est\u00e1 se mostrando particularmente \u00fatil para encontrar tratamentos para doen\u00e7as raras, frequentemente ignoradas pelas ind\u00fastrias farmac\u00eauticas, devido \u00e0 falta de incentivo financeiro oferecido pela pequena quantidade de poss\u00edveis pacientes.
\nO redirecionamento de medicamentos existentes tamb\u00e9m oferece outra oportunidade.
\nNos \u00faltimos anos, a IA identificou o potencial de redirecionamento de tratamentos existentes para condi\u00e7\u00f5es raras, como o transtorno cromoss\u00f4mico conhecido como s\u00edndrome de Pitt\u2013Hopkins, a doen\u00e7a inflamat\u00f3ria chamada sarcoidose e um raro tipo de c\u00e2ncer renal que aflige crian\u00e7as jovens, o tumor de Wilms.
\nPesquisadores da Universidade McGill em Montreal, no Canad\u00e1, utilizaram IA recentemente para redirecionar medicamentos para o tratamento de fibrose pulmonar idiop\u00e1tica (FPI), uma rara e progressiva doen\u00e7a pulmonar, caracterizada por cicatrizes e espessamento do tecido pulmonar.
\nSua t\u00e9cnica envolveu a modelagem da progress\u00e3o da doen\u00e7a com um modelo de IA.
\n“As doen\u00e7as complexas, em sua maioria, s\u00e3o dirigidas por uma mudan\u00e7a anormal do estado das c\u00e9lulas”, segundo um dos pesquisadores, o professor assistente Jun Ding, do Departamento de Medicina da Universidade McGill.
\n“Se pudermos descobrir como a c\u00e9lula passou de saud\u00e1vel para anormal, talvez possamos reverter ou retardar o processo”, explica ele.
\nEm primeiro lugar, os pesquisadores extra\u00edram c\u00e9lulas pulmonares de participantes saud\u00e1veis e pacientes em diferentes est\u00e1gios de progress\u00e3o da doen\u00e7a.
\nEles empregaram sequenciamento de DNA de alta resolu\u00e7\u00e3o para gerar grande quantidade de dados. Isso permitiu que eles observassem as mudan\u00e7as das c\u00e9lulas ao longo do curso da doen\u00e7a.
\nEm seguida, eles constru\u00edram um modelo de IA generativa que simulasse o processo, mapeando as transi\u00e7\u00f5es de diversos estados e popula\u00e7\u00f5es celulares, conforme o avan\u00e7o da enfermidade.
\nDurante o processo, a IA tamb\u00e9m destacaria eventuais biomarcadores que poderiam ser utilizados para diagnosticar a doen\u00e7a e poss\u00edveis objetivos terap\u00eauticos.
\n“Chamamos isso de sistema de doen\u00e7a virtual”, segundo Ding.
\nTradicionalmente, os medicamentos s\u00e3o testados em animais ou em c\u00e9lulas humanas isoladas. Eles pretendem usar este mesmo paradigma com a IA, basicamente simulando os efeitos da FPI sobre as c\u00e9lulas virtuais.
\n“Os pesquisadores podem ent\u00e3o testar os impactos da aplica\u00e7\u00e3o de diferentes subst\u00e2ncias para o modelo, sem grandes custos”, explica ele.
\nNo estudo de McGill, a IA sugeriu oito poss\u00edveis op\u00e7\u00f5es de tratamento para FPI. E um candidato promissor \u00e9 um medicamento normalmente receitado para hipertens\u00e3o, o que oferece uma op\u00e7\u00e3o de baixo custo e comprovadamente segura.
\nDing afirma que a IA desenvolvida por ele e seus colegas tamb\u00e9m poder\u00e1 ser empregada para outras doen\u00e7as, como tipos de c\u00e2ncer e condi\u00e7\u00f5es pulmonares. Sua equipe continua a aprimorar o modelo e diversific\u00e1-lo sob diferentes condi\u00e7\u00f5es.
\nA FPI teve outra inova\u00e7\u00e3o recente gra\u00e7as \u00e0 IA.
\nA empresa de descoberta de drogas por IA Insilico Medicine produziu uma poss\u00edvel subst\u00e2ncia chamada rentosertib. E. Nos testes cl\u00ednicos de fase 2, a subst\u00e2ncia se mostrou promissora contra a FPI.
\nA empresa usou IA para identificar poss\u00edveis fraquezas da doen\u00e7a e projetar um medicamento que pudesse combat\u00ea-las. A esperan\u00e7a \u00e9 que, se os testes forem bem sucedidos, o medicamento possa estar dispon\u00edvel at\u00e9 o final da d\u00e9cada.
\nA Insilico Medicine n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica. Outras empresas tamb\u00e9m buscam fazer avan\u00e7os m\u00e9dicos com IA, como a Terray, Isomorphic Labs, Recursion Pharmaceuticals e Schr\u00f6dinger.
\n“Acredito que, nos pr\u00f3ximos cinco a 10 anos, a maior parte do desenvolvimento de novos medicamentos poder\u00e1 ser orientada por IA ou at\u00e9 ser totalmente baseada em IA”, segundo Ding.
\nJames Collins e sua equipe descobriram poss\u00edveis novos antibi\u00f3ticos em velocidade muito maior que o que era poss\u00edvel at\u00e9 ent\u00e3o, gra\u00e7as \u00e0s ferramentas de IA criadas por eles pr\u00f3prios
\nM Scott Brauer\/BBC
\nRevolu\u00e7\u00e3o limitada
\nMas, apesar dos avan\u00e7os oferecidos pela IA, existem limita\u00e7\u00f5es.
\nMuitos dos conjuntos de dados sobre medicamentos s\u00e3o de propriedade das empresas farmac\u00eauticas e de biotecnologia. Isso significa que eles n\u00e3o s\u00e3o dispon\u00edveis ao p\u00fablico.
\n“Voc\u00ea precisa obter os dados sobre as propriedades das subst\u00e2ncias, como absor\u00e7\u00e3o, distribui\u00e7\u00e3o, excre\u00e7\u00e3o e toxicidade”, segundo Collins. “N\u00e3o temos esses conjuntos de dados.”
\nAtualmente, a IA \u00e9 mais \u00fatil no est\u00e1gio de sele\u00e7\u00e3o inicial do processo de desenvolvimento de medicamentos: a identifica\u00e7\u00e3o de objetivos e a busca de mol\u00e9culas para atingir aquele prop\u00f3sito.
\nEstas s\u00e3o apenas duas etapas do longo processo necess\u00e1rio para desenvolver novos medicamentos, o que indica que pode levar algum tempo at\u00e9 que algum desses poss\u00edveis tratamentos chegue aos pacientes, se \u00e9 que isso ir\u00e1 acontecer.
\n“A IA est\u00e1 revolucionando a descoberta de medicamentos”, segundo Vendruscolo. “Mas apenas de formas muito espec\u00edficas.”
\nLeia a vers\u00e3o original desta reportagem (em ingl\u00eas) no site BBC Technology.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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