IA e cientistas humanos trabalham juntos para descobrir novas combinações de medicamentos contra o câncer

IA e cientistas humanos trabalham juntos para descobrir novas combinações de medicamentos contra o câncer

Um “cientista de IA” que trabalha em colaboração com cientistas humanos descobriu que combinações de medicamentos baratos e seguros – usados ​​para tratar doenças como colesterol elevado e dependência de álcool – também podem ser eficazes no tratamento do cancro, uma nova abordagem promissora para a descoberta de medicamentos.

A equipe de pesquisa liderada pela Universidade de Cambridge usou o modelo de linguagem grande GPT-4 (LLM) para identificar padrões ocultos enterrados nas montanhas da literatura científica para identificar potenciais novos medicamentos contra o câncer.

Para testar a sua abordagem, os investigadores levaram o GPT-4 a identificar potenciais novas combinações de medicamentos que poderiam ter um impacto significativo numa linha celular de cancro da mama normalmente utilizada em investigação médica. Eles orientaram-no a evitar medicamentos convencionais contra o cancro, a identificar medicamentos que atacam as células cancerígenas sem danificar as células saudáveis ​​e a dar prioridade a medicamentos que fossem acessíveis e aprovados pelos reguladores.

As combinações de medicamentos propostas pelo GPT-4 foram então testadas por cientistas humanos, tanto em combinação como individualmente, para medir a sua eficácia contra as células do cancro da mama.

No primeiro teste laboratorial, três das 12 combinações de medicamentos propostas pelo GPT-4 funcionaram melhor do que os atuais medicamentos contra o cancro da mama. O LLM aprendeu então com estes testes e propôs mais quatro combinações, três das quais também mostraram resultados promissores.

Os resultados, relatados noDiário da Interface da Royal Societyrepresentam o primeiro exemplo de um sistema de circuito fechado no qual os resultados experimentais guiaram um LLM, e os resultados do LLM - interpretados por cientistas humanos - guiaram experimentos adicionais. Os investigadores dizem que ferramentas como os LLMs não substituirão os cientistas, mas poderão, em vez disso, supervisionar os investigadores de IA, com a capacidade de emergir, adaptar e acelerar a descoberta em áreas como a investigação do cancro.

Freqüentemente, LLMs como GPT-4 retornam resultados que não são verdadeiros e são conhecidos como alucinações. No entanto, na investigação científica, as alucinações podem por vezes ser uma vantagem se levarem a novas ideias que valem a pena testar.

“Os LLMs de supervisão fornecem uma camada escalonável e imaginativa de exploração científica e podem ajudar-nos, como cientistas humanos, a investigar novos caminhos que não havíamos pensado anteriormente”, disse o professor Ross King, do Departamento de Engenharia Química e Biotecnologia de Cambridge, que liderou a pesquisa. “Isso pode ser útil em áreas como a descoberta de medicamentos, onde muitos milhares de compostos precisam ser testados.”

Com base nas contribuições de cientistas humanos, o GPT-4 selecionou medicamentos com base na interação entre o pensamento biológico e os padrões ocultos na literatura científica.

Não se trata de uma automação que substitui os cientistas, mas de uma nova forma de colaboração. Guiada por sugestões de especialistas e feedback experimental, a IA agiu como um parceiro de pesquisa incansável, navegando em um imenso espaço de hipóteses e sugerindo ideias que levariam mais tempo para os humanos alcançarem por conta própria. “

Dr. Hector Zenil, co-autor do King's College London

As alucinações – normalmente consideradas defeitos – tornaram-se uma característica, criando combinações pouco convencionais que valem a pena testar e validar em laboratório. Os cientistas humanos examinaram as razões mecanicistas pelas quais o LLM sugeriu essas combinações em primeiro lugar, alimentando o sistema em múltiplas iterações.

Ao explorar sinergias subtis e vias negligenciadas, o GPT-4 ajudou a identificar seis pares de medicamentos promissores, todos testados através de experiências laboratoriais. Entre as combinações, a sinvastatina (comumente usada para baixar o colesterol) e o dissulfiram (usado na dependência de álcool) se destacaram contra as células do câncer de mama. Algumas dessas combinações mostram potencial para futuras pesquisas em reparação terapêutica.

Estes medicamentos, embora não sejam tradicionalmente associados ao tratamento do cancro, poderiam ser potenciais tratamentos contra o cancro, embora precisassem primeiro de realizar ensaios clínicos em grande escala.

“Este estudo mostra como a IA pode ser integrada diretamente no ciclo iterativo da descoberta científica, permitindo a geração e validação de hipóteses baseadas em dados em tempo real”, disse Zenil.

“A capacidade dos LLMs supervisionados de propor hipóteses entre disciplinas, considerar descobertas anteriores e colaborar em iterações através de uma nova fronteira na pesquisa científica”, disse King. “Um cientista de IA não é mais uma metáfora sem validação experimental: agora pode ser um colaborador no processo científico.”

A pesquisa foi apoiada em parte pela Fundação Alice Wallenberg e pelo Conselho de Pesquisa em Engenharia e Ciências Físicas do Reino Unido (EPSRC).

Fontes: