Novo software de IA pode acelerar o desenvolvimento de medicamentos

Novo software de IA pode acelerar o desenvolvimento de medicamentos

A descoberta e o desenvolvimento de medicamentos na investigação farmacológica – incluindo a avaliação dos riscos de substâncias ativas na fase inicial do desenvolvimento de medicamentos – ainda dependem em grande parte de experiências com animais. Além das questões éticas, os estudos em animais são muito caros e demorados. Normalmente também requerem supervisão e avaliação contínuas por pessoal altamente qualificado. O desenvolvimento de métodos de avaliação automatizados que possam ser utilizados em vez dos testes padrão em animais teria, portanto, uma ampla gama de benefícios para a descoberta de medicamentos.

A prossecução destes métodos alternativos é o foco do projeto “Embryonet-AI”, para o qual Patrick Müller acaba de receber uma bolsa de Prova de Conceito do Conselho Europeu de Investigação (ERC) no valor de 150.000 euros. Müller é professor de biologia do desenvolvimento na Universidade de Konstanz e membro do Konstanz Cluster of Excellence - Collective Behavior. O seu projeto baseia-se nos conhecimentos que ele e a sua equipa obtiveram no projeto Ace-of-Space financiado pelo ERC (“Analysis, Control and Engineering of Spatiotemporal Pattern Formation”). O objetivo do novo projeto de Müller é desenvolver ainda mais o software de análise de imagens assistido por IA Embryonet, que detecta automaticamente defeitos que surgem durante o desenvolvimento de embriões animais.

A Embryonet oferece uma avaliação rápida, econômica e altamente precisa da influência de uma substância no desenvolvimento de sistemas biológicos. Os efeitos negativos, como defeitos visíveis de desenvolvimento, são automaticamente reconhecidos e vinculados à via de sinalização correspondente. A Embryonet supera até mesmo os especialistas humanos em precisão. “Vemos um grande potencial para a aplicação do software ao desenvolvimento de medicamentos, especialmente na fase inicial de identificação de substâncias potencialmente adequadas – para realizar avaliações de risco e estudar os mecanismos de funcionamento dos medicamentos flutuantes”, diz Müller.

Não apenas para embriões

Patrick Müller e sua equipe apresentaram o Embryonet pela primeira vez em um estudo de 2023 usando embriões de peixe-zebra publicado na revista Nature Methods. Desde então, o software foi expandido para incluir organóides. “Organóides são tecidos artificiais produzidos em laboratório a partir de células-tronco humanas. Suas estruturas se assemelham a pequenos órgãos como fígado, rim ou cérebro – e podem ser usados ​​como modelos para esses órgãos na pesquisa de medicamentos”, explica Müller.

Como parte da Bolsa de Prova de Conceito, Müller e sua equipe irão melhorar ainda mais os modelos de IA nos quais o Embryonet se baseia, a fim de aumentar sua precisão e, acima de tudo, suas funções. Ao mesmo tempo, a equipe deseja criar uma plataforma online para disponibilizar o Embryonet para usuários em todo o mundo. Para atingir este objetivo, Müller e a sua equipa trabalharão em conjunto com outros investigadores, parceiros da indústria e reguladores chave para garantir que a plataforma online satisfaz as necessidades dos seus futuros utilizadores e cumpre os requisitos regulamentares. O objetivo geral é transformar o Embryonet em um produto pronto para o mercado.

A ideia: como a Embryonet é totalmente automatizada, as empresas farmacêuticas poderiam integrar totalmente a plataforma nos seus canais de investigação. Por exemplo, você poderia usar o Embryonet para testar simultaneamente centenas de substâncias em um processo de alto rendimento quanto aos seus efeitos ou riscos para órgãos ou processos de desenvolvimento específicos - sem concluir longos estudos com um grande número de animais de teste para cada substância individual. A Embryonet também fornece informações sobre os mecanismos de funcionamento de novos medicamentos potenciais. “A longo prazo, a Embryonet poderia então substituir um grande número de experiências com animais na investigação de medicamentos e acelerar processos convencionais através da automação, reduzindo significativamente os custos”, conclui Patrick Müller.

Fontes: