A start-up britânica Potential Sciences quer usar a inteligência artificial para acelerar a conceção de medicamentos, um processo lento e caprichoso. Lançada a 5 de novembro, pretende contornar uma parte significativa das experiências de laboratório, dispendiosas e demoradas, para identificar moléculas adequadas a doenças específicas.
- A start-up Potential Sciences usa simulação para acelerar a conceção de medicamentos.
- Pretende criar grandes bases de dados químicas e treinar modelos de IA para prever o comportamento das moléculas.
- Os fundadores não revelaram o montante do financiamento nem a valorização da empresa.
- Resta saber se as previsões serão suficientemente precisas, como alguns especialistas duvidam.
Simular em vez de experimentar
O princípio baseia-se na simulação. A Potential Sciences planeia construir grandes bases de dados químicas apoiando-se nos princípios básicos da física, primeiro para modelar as interações entre átomos, depois entre pequenas moléculas, e depois entre aminoácidos complexos e proteínas. Estes dados serviriam para treinar modelos de IA e sistemas de previsão, ou seja, softwares capazes de estimar o comportamento de uma molécula antes de a testar.
O fundador e diretor-geral da empresa, Hatem Helal, explica ao WIRED o seu objetivo: «Queremos que as moléculas que nunca funcionarão em contexto clínico falhem rapidamente.» Acrescenta que isto pressupõe «melhores ferramentas de previsão sobre como vão comportar-se quando interagem com a biologia humana».
Um financiamento sem montante preciso
A start-up, lançada a 5 de novembro, indica ter angariado um financiamento inicial da ordem de várias dezenas de milhões de dólares junto da SovAI, o fundo de capital de risco dedicado à IA do governo britânico, e da Twin Path Ventures, entre outros investidores. Os fundadores recusaram comunicar o montante exato, assim como a valorização da empresa.
Segundo Hatem Helal, uma redução no custo das experiências também poderia tornar rentável, para os laboratórios farmacêuticos, o desenvolvimento de tratamentos para doenças raras, até agora largamente negligenciadas. «Queremos tornar possíveis tratamentos mais personalizados para as doenças, esta ideia de que os medicamentos possam ser combinações moleculares únicas, adaptadas à biologia humana própria de cada um», declara.
Promessas ainda por verificar
Resta uma questão central: a Potential Sciences conseguirá prever com a precisão esperada a forma como os candidatos a medicamentos se ligam às proteínas associadas às doenças? Um tal avanço pressuporia um progresso notável. Peter Wolynes, professor de química na Universidade Rice, diz estar «certo de que será uma melhoria». Considera, no entanto, que, para a conceção de proteínas, «a engenharia está ao nível dos Romanos, não da Renascença».
Várias personalidades do setor defendem uma outra visão. Demis Hassabis, Prémio Nobel da Química pelos seus trabalhos na Google DeepMind, afirmou durante muito tempo que os progressos da IA acabariam por conduzir a descobertas científicas maiores, à semelhança do que a tecnologia começou recentemente a produzir em matemática. As jovens empresas como a Potential Sciences esperam que a descoberta de medicamentos seja uma das primeiras áreas científicas transformadas por esta tecnologia.
