Nova tecnologia de IA pode ajudar a descobrir terapêuticas para doenças neurodegenerativas

Nova tecnologia de IA pode ajudar a descobrir terapêuticas para doenças neurodegenerativas

Um grupo de pesquisa da Universidade de Nagoya, no Japão, desenvolveu uma inteligência artificial para análise de imagens de células que utiliza aprendizado de máquina para prever os efeitos terapêuticos de drogas. Esta nova tecnologia, chamada in silico FOCUS, poderá ajudar a descobrir terapêuticas para doenças neurodegenerativas, como a doença de Kennedy.

Os tratamentos actuais para doenças neurodegenerativas têm frequentemente efeitos secundários graves, incluindo disfunção sexual e bloqueio da formação de tecido muscular. No entanto, os investigadores que procuram tratamentos novos e menos prejudiciais têm sido dificultados pela falta de tecnologias de rastreio eficazes para determinar se um medicamento é eficaz. Um conceito promissor é o “conceito de discriminação anómala”, o que significa que os neurónios que respondem ao tratamento têm diferenças subtis na forma em comparação com aqueles que não o fazem. No entanto, estas diferenças subtis são difíceis de ver a olho nu. As atuais tecnologias informáticas também são demasiado lentas para realizar a análise.

Um grupo de professores da Universidade de Nagoya liderado pelo Professor Associado Ryuji Kato e pelo Professor Assistente Kei Kanie da Escola de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas e pelo Professor Masahisa Katsuno e pela Professora Assistente Madoka Iida da Escola de Pós-Graduação em Medicina desenvolveram uma nova tecnologia de inteligência artificial chamada desenvolvida in silico FOCUS. Ele analisa o formato celular dos neurônios modelo e usa essas informações para avaliar se eles respondem a medicamentos terapêuticos. Eles publicaram seus resultados na revista Scientific Reports.

Os pesquisadores testaram a IA em um modelo de células tratadas para a doença de Kennedy, uma doença neurodegenerativa que leva à morte de neurônios motores. in silico FOCUS criou um modelo robusto de classificação baseado em imagem que demonstrou 100% de precisão na identificação do estado de recuperação das células modelo.

Esta tecnologia permite uma avaliação altamente sensível e robusta dos efeitos da terapêutica, analisando as mudanças na forma das células modelo doentes versus as das células saudáveis ​​que normalmente não seríamos capazes de distinguir. Esta é uma tecnologia de triagem altamente eficiente que pode prever a eficácia do medicamento simplesmente adquirindo imagens, reduzindo o tempo necessário para analisar e avaliar a eficácia do medicamento de várias horas com várias centenas de milhares de células para apenas alguns minutos. Ele permite uma previsão altamente precisa dos efeitos terapêuticos sem experimentos complicados e invasivos.”

Ryuji Kato, professor associado, Universidade de Nagoya

Kato conclui: “Esses resultados sugerem a possibilidade de acelerar o desenvolvimento de novos medicamentos e esperamos que sejam amplamente utilizados para descobrir medicamentos terapêuticos para doenças difíceis de descobrir”.

Esta pesquisa foi apoiada pelo Projeto de Criação de Inovação Interdepartamental da Universidade de Nagoya NU para o ano fiscal de 2019.

Fonte:

Universidade de Nagoia