Um novo britânico startup acredita que inteligência artificial é a chave para acelerar o processo lento e temperamental de criação de medicamentos.
A Potential Sciences planeja construir conjuntos de dados químicos em grande escala usando princípios básicos da física para simular interações entre átomos, depois moléculas pequenas e, em seguida, aminoácidos complexos e proteínas. Com esses dados, aposta que poderá treinar modelos de IA e sistemas de previsão capazes de identificar medicamentos altamente direcionados para doenças específicas, evitando experiências laboratoriais dispendiosas e demoradas.
“Queremos moléculas que sejam nunca vou trabalhar na clínica falhem rapidamente”, disse Hatem Helal, fundador e CEO da Potential Science, à WIRED. “Isso significa ter melhores preditores de como eles se comportarão ao interagir com a biologia humana.”
A startup, lançada em 5 de novembro, afirma ter financiamento inicial de dezenas de milhões de dólares de SovAI—o fundo de capital de risco de IA do governo do Reino Unido — e Twin Path Ventures, entre outros investidores. Os fundadores se recusaram a divulgar o valor exato ou a avaliação.
Se as coisas derem certo como a Potential Sciences espera, isso poderá abrir caminho para o desenvolvimento acelerado de novos tratamentos para todos os tipos de doenças. Ao reduzir o custo da experimentação, diz Helal, a abordagem da empresa também poderia tornar económico para as empresas farmacêuticas a procura de medicamentos para doenças raras que anteriormente não foram tratadas.
“Queremos tornar possível ter mais tratamentos personalizados para doenças – esta ideia de que os medicamentos podem ser combinações moleculares únicas, adaptadas à biologia humana única”, diz ele.
A questão é se a Potential Sciences será capaz de prever quão bem os candidatos a medicamentos se ligarão às proteínas relacionadas com doenças com a precisão que espera, o que exigiria um grande salto em frente.
“Tenho certeza de que será uma melhoria”, diz Peter Wolynes, professor de química na Rice University. Mas atualmente, “a engenharia está ao nível dos romanos, não do Renascimento, em termos de como a engenharia de proteínas é feita”, diz ele.
Luminares da indústria como Demis Hassabis, que ganhou o Prêmio Nobel de Química por seu trabalho no Google DeepMind, há muito tempo dito que os avanços na IA acabarão por levar a avanços científicos importantes, da mesma forma que a tecnologia recentemente matemática esculpida. A esperança entre startups como a Potential Sciences é que a descoberta de medicamentos seja uma das primeiras fronteiras científicas a ser transformada pela tecnologia.
