Utilizando algoritmos de aprendizagem automática, investigadores do MIT identificaram uma substância com enorme potencial antibiótico. Esta descoberta marca a primeira vez que a Inteligência Artificial foi usada com sucesso para identificar substâncias médicas.

Inteligência Artificial Para Auxiliar Os Investigadores 

O desenvolvimento de antibióticos é um processo caro e difícil, tornado complicado pela rápida adaptabilidade das bactérias aos compostos já conhecidos. A resistência aos antibióticos é um problema grave, combinando a adaptação rápida dos patogénicos com a demora da investigação laboratorial universitária ou da indústria farmacêutica no desenvolvimento de novos medicamentos. Uma das respostas a este problema passa pela simulação in silico.

A simulação de substâncias químicas como forma de as estudar ou identificar novas propriedades não é um assunto novo. Um exemplo disso, ao alcance de qualquer pessoa que use regularmente um computador, é o Foldit. Este jogo foi criado com o fim expresso de auxiliar a investigação no domínio das proteínas, simulando as formas como os aminoácidos se organizam no enovelamento das proteínas. Estruturado como puzzle, o jogo permite aos jogadores criar e testar configurações de enovelamento tridimensional. Essencialmente , um crowdsourcing de tarefas complexas, com miríades de possibilidades. Com isto, os cientistas conseguem acelerar o estudo das proteínas , compreendendo-as melhor e encontrando novas. No entanto, este sistema depende da intuição dos seus milhares de jogadores, não sendo automatizado.

A equipe de investigadores, liderada por Jonathan Stokes do MIT, aprofundou o uso de algoritmos de aprendizagem automática concebidos para análise de moléculas e predição das suas propriedades. Treinaram o modelo com o objetivo de ser eficaz a matar E. coli, numa base de dados com 2500 moléculas, entre substâncias naturais e compostos químicos aprovados pelas autoridades de saúde. Entre os resultados, depararam com um composto que se revelou eficaz no combate a bactérias, e com baixa toxicidade humana. O composto já é conhecido, tendo sido estudado como potencial medicação para diabetes, mas usando este algoritmo, os investigadores descobriram o seu potencial como antibiótico. O composto já foi testado em laboratório, tendo-se mostrado eficaz no combate a bactérias resistentes a antibióticos. Estes resultados são de estudos preliminares, faltando ainda o longo processo de investigação que determinará se estamos ou não perante um novo medicamento. Numa vénia às sua descoberta usando inteligência artificial, os cientistas denominaram esta molécula como Halicina, uma referência ao clássico filme 2001.

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Professor de TIC e coordenador PTE no AEVP onde dinamiza os projetos As TIC em 3D, LCD - Clube de Robótica; Fab@rts: o 3D nas Mãos da Educação, distinguido com prémio de mérito da Rede de Bibliotecas Escolares. Distinguido com o prémio Inclusão e Literacia Digital em 2016 (FCT/Rede TIC e Sociedade). Licenciado em ensino de Educação Visual e Tecnológica, Mestre em Informática Educacional pela Universidade Católica Portuguesa. Correntemente, frequenta pós-graduação em Programação e Robótica na Educação pelo Instituto de Educação da Universidade de Lisboa. Tutor online na Universidade Aberta. Formador especializado em introdução à modelação e impressão 3D em contextos educacionais na ANPRI (Associação Nacional de Professores de Informática) e CFAERC. Co-criador do projeto de robótica educativa open source de baixo custo Robot Anprino. Colaborador do fablab Lab Aberto, em Torres Vedras. O seu mais recente projeto é ser um dos coordenadores do concurso 3Digital, que estimula a utilização de tecnologias 3D com alunos do ensino básico e secundário.