O CTO da InsilicAll, Rodolpho C. Braga coordenou a participação da startup em um trabalho de colaboração aberta com grupos de pesquisadores renomados do Brasil, Estados Unidos e Europa para a identificação de novas terapias para a Malária.((Deep Learning-driven research for drug discovery: Tackling Malaria
Neves BJ, Braga RC, Alves VM, Lima MNN, Cassiano GC, et al. (2020) Deep Learning-driven research for drug discovery: Tackling Malaria. PLOS Computational Biology 16(2): e1007025. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1007025))
A doença é causada por parasitos do gênero Plasmodium dos quais há quatro espécies principais: Plasmodium falciparum, Plasmodium malariae, Plasmodium vivax e Plasmodium ovale. O P. falciparum é a principal causa da malária clínica grave e de mortes. Estima-se que a metade da população mundial esteja em risco de se infectar com o parasito.
O trabalho utilizou a inteligência artificial de aprendizagem profunda (Deep Learning) para mimetizar experimentosin vitroque avaliam a atividade antiplasmodial e citotoxicidade.
Na prática, nós usamos a AI para “imitar” experimentos que avaliam como as substâncias químicas se comportam frente a diferentes cepas sensíveis e multirresistentes dePlasmodium falciparume para células“sadias e não infectadas”, comenta Rodolpho Braga.
Foram avaliadas 486.115 mil substâncias ainda não testadas. Essas substâncias químicas ficam disponíveis em bases de dados comerciais. Utilizando vários sistemas inteligentes, reduzimos para 5 substâncias que foram selecionadas para serem avaliadas in vitro quanto a atividade antimalárica e seletividade.
Rodolpho Braga explica que o desenvolvimento de sistemas de IA robustos, aliados a uma equipe multidisciplinar altamente qualificada resultou em uma taxa de acerto de 60%. Das 5 substâncias inéditas testadas, 3 delas foram potentes e seletivas para cepas sensíveis e multirresistentes. Direções futuras incluem estudos in vivo em modelos animais.
As substâncias químicas denominadas LabMol-149, LabMol-151 e LabMol-152, mostraram potente atividade antiplasmodial (EC50 <500 nM) e baixa citotoxicidade em células de mamíferos. Faremos uma matéria detalhada mostrando propriedades polifarmacológicas dessas substâncias e suas propriedades físico-químicas e biofarmacêuticas, propriedades ADME/Tox e PBPK.
Busca de novas moléculas terapêuticas utilizando Inteligência Artificial
Nossas abordagens são consideradas métodos alternativos, pois minimizam e racionalizam a utilização de testes tradicionais in vitro e in vivo de atividade, seletividade e ADME/tox, não utilizando animais. Algumas vantagens das metodologias alternativas são:
- Economia de dinheiro e recursos para avaliar o potencial bioativo de novas moléculas, evitando a síntese de moléculas que potencialmente irão falhar nos estágios iniciais do desenvolvimento.
- Economia de tempo e de recursos para otimização hit-to-lead e lead-optimisation, visando priorizar compostos com propriedades superiores, resultando em ciclos de otimização mais rápidos.
- Diminuição do risco de falhas dos projetos através da avaliação off-target e de propriedades ADME/tox indesejáveis, nos estágios iniciais do desenvolvimento.
Craqueando sistema inteligentes denominados “Black Box”
A interpretabilidade descreve o processo de tornar algo claro ou compreensível. No contexto da IA, a interpretabilidade nos fornece uma explicação compreensível de como um modelo se comporta. Basicamente, isso nos ajuda a descobrir o que está por trás das “previsões” do modelo e como esses modelos funcionam. A Interpretabilidade é o grau em que um humano pode entender a causa de uma decisão.
Nós da InsilicAll desenvolvemos métodos para interpretar modelos quantitativos de IA através da identificação de padrões moleculares responsáveis pela decisão do sistema inteligente e pelo desfecho mecanístico do efeito farmacológico ou toxicológico, explica Rodolpho Braga.
O cientista Iury T. Simoes-Sousa que contribuiu para o desenvolvimento das tecnologias “Activity Contribution Mapping”e “Toxicology Contribution Mapping”,explica que a interpretação quantitativa tem desdobramentos científicos e tecnológicos importantes. Ela possibilitou o craqueamento do modelo de IA de regressão, conhecido como sistema “black box” em algo claro e compreensível.(( The InsilicAll Platform: Drug Discovery through Artificial Intelligence and Big Data. In: 9TH BRAZILIAN SYMPOSIUM ON MEDICINAL CHEMISTRY, 2019, Pirenópolis. Anais eletrônicos… Campinas, Galoá, 2019. Disponível em: <https://proceedings.science/brazmedchem-2019/papers/the-insilicall-platform–drug-discovery-through–artificial-intelligence-and-big-data>.))
Estamos preparando para vocês uma matéria especifica sobre a interpretação molecular da tecnologia chamada “Activity Contribution Mapping” e “Toxicology Contribution Mapping”.
Mais sobre a Malária
Os sintomas mais comuns são febre, fadiga, vómitos e dores de cabeça.((Malaria Fact sheet N°94». WHO. Março de 2014. Consultado em 28 de agosto de 2014. Cópia arquivada em 3 de setembro de 2014)) Em casos graves pode causar icterícia, convulsões, coma ou morte. ((Caraballo H (2014). «Emergency department management of mosquito-borne illness: Malaria, dengue, and west nile virus». Emergency Medicine Practice. 16(5). Cópia arquivada em 1 de agosto de 2016)) Os sintomas começam a manifestar-se entre 10 e 15 dias após a picada do mosquito. ((Malaria Fact sheet N°94». WHO. Março de 2014. Consultado em 28 de agosto de 2014. Cópia arquivada em 3 de setembro de 2014)) Quando não é tratada, a doença pode recorrer meses mais tarde.[2] Uma nova infeção geralmente causa sintomas mais ligeiros. ((Caraballo H (2014). «Emergency department management of mosquito-borne illness: Malaria, dengue, and west nile virus». Emergency Medicine Practice. 16(5). Cópia arquivada em 1 de agosto de 2016))
Todo ano, cerca de 430 mil pessoas morrem por causa da malária. Entre elas, 70% são crianças com menos de 5 anos de idade segundo a OMS.((Organização Mundial da Saúde – https://www.who.int/eportuguese/countries/bra/pt/))
Veja esse vídeo produzido pela Médico Sem Fronteira (MSF) e que explica a malária em 1 minuto.
Você está preparado para o futuro?
É fácil entender porque a revolução digital é o tema do momento. Ela já está impactando todas as atividades humanas. Embora a IA ainda tenha muito para evoluir, não há dúvida dos impactos positivos dessa tecnologia na ciência, saúde, no segmento farmacêutico, além de ser considera um método alternativo ao uso de animais.
As melhorias e os avanços que a IA traz para as organizações continuarão aumentando em 2020 e nos próximos anos. Portanto, fique atento nas tendências de Inteligência Artificial para adquirir vantagem competitiva e melhorar os resultados do seu negócio!
Agradecimentos
Gostaríamos de agradecer aos cientistas do LabMol (Dra. Carolina Horta e Dr. Bruno Neves), da Unicamp (Dr. Fabio T. M. Costa), do National Institute of Environmental Health Sciences (Dr. Vinicius M. Alves) e todos o outros que se dedicaram nesse trabalho pioneiro.
