Se um dia conseguirmos medicamentos que curem câncer, diabetes ou doenças cardiovasculares, talvez o agradecimento não seja feito a um humano.

Mas sim à… Inteligência Artificial

Dados do meio acadêmico estimam que a descoberta de novos medicamentos tenha uma taxa de falha de 90%.

• Afinal, cada tentativa requer inúmeras burocracias, vastas quantidades de dados, dinheiro e experimentos.

Pensando em melhorar esse processo, empresas de biotecnologia estão apostando pesado em modelos de aprendizado de máquina para desenvolver novas drogas.

🩺 A ideia é conseguir “cruzar os dados” do potencial medicamento com as características biológicas e bioquímicas dos possíveis pacientes.

E o que o Google tem a ver com isso?

Recentemente, o laboratório de pesquisa em IA da Google — em parceria com a Isomorphic Labs — elevou as apostas ao lançar o AlphaFold 3.

Trata-se de um modelo de IA cujo objetivo é: “prever a estrutura e as interações existentes entre todas as moléculas biológicas existentes”

Esse tipo de avanço abre portas para grandes inovações no futuro, afinal a “capacidade de análise” das máquinas é inestimavelmente maior do que a de humanos.

Em números…

Toda a indústria de “Big Pharma” possui uma lista de ingredientes com, no máximo, 10 milhões de moléculas para desenvolver medicamentos.

• No entanto, o número de moléculas que existem é pensado ser um decilhão.

“Um decilhão” é um número tão grande, que nosso cérebro não consegue sequer compreender a ordem de grandeza. Risos.

Dito isso — se a IA prever como um medicamento afetará o corpo, ela também poderá encontrar candidatos promissores mais rapidamente (e vice-versa).

A ideia é que os pesquisadores testem mais hipóteses antes de se comprometerem com os lentos e caros protocolos de teste da “vida real”. O resultado disso será a “produção de ciência” em uma velocidade jamais vista.