Avanço na Criação de Anticorpos com Inteligência Artificial

Pesquisadores da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial generativa para a criação de anticorpos funcionais. Essa inovação pode otimizar as fases iniciais do desenvolvimento de novos medicamentos.

Os resultados da pesquisa foram divulgados nesta quarta-feira, 5, na renomada revista científica Nature. O estudo foi liderado por David Baker, que recebeu o Prêmio Nobel de Química em 2024 por seu trabalho no design computacional de proteínas.

Design Racional para Combater Doenças

Segundo Baker, essa mudança representa um avanço significativo: “Estamos passando de métodos aleatórios e evolutivos para o design racional de moléculas”. Anticorpos são proteínas cruciais no sistema imunológico e são amplamente utilizados no tratamento de doenças como câncer, coronavírus e outras enfermidades.

Ferramenta de IA para Descoberta de Anticorpos

Atualmente, a identificação de novos anticorpos envolve testes em animais e um processo demorado, com tentativas e erros. A ferramenta, chamada RFantibody, é uma adaptação de um modelo de IA do mesmo laboratório, ajustado com dados específicos sobre anticorpos.

Ela sugere quais moléculas devem ser levadas ao laboratório para testes.

Leia também:

Corrupção no Brasil: IA e Desafios para Investimentos Estrangeiros

Essential Lança Modelo de IA Aberto Rnj-1A com Desempenho Surpreendente

Pathway Desenvolve IA com Nova Arquitetura para Superar ChatGPT

Redução do Tempo de Descoberta

Com a nova abordagem, o processo de descoberta pode ser encurtado para algumas semanas, eliminando a necessidade de testes em animais. A precisão é fundamental, pois a diferença entre uma célula normal e um tumor pode ser determinada por uma única proteína.

Potencial na Indústria Farmacêutica

A utilização da IA demonstra potencial para transformar o setor farmacêutico. No entanto, a ferramenta não acelera etapas como testes clínicos e aprovações regulatórias.