IA abre caminho para tratar doenças sem cura e combater bactérias resistentes

Há décadas, a humanidade enfrenta um desafio crescente no combate às bactérias. O avanço da resistência aos antibióticos tem reduzido a eficácia de tratamentos que, até pouco tempo atrás, eram considerados simples e altamente eficientes.

Atualmente, cerca de 1,1 milhão de pessoas morrem todos os anos em decorrência de infecções resistentes a medicamentos. A preocupação aumenta diante das projeções que indicam que esse número pode ultrapassar 8 milhões de mortes anuais até 2050, caso não haja avanços significativos na área.

O desenvolvimento de novos antibióticos, no entanto, não acompanha essa evolução das bactérias. Trata-se de um processo complexo, caro e demorado.

Entre 2017 e 2022, apenas 12 novos antibióticos foram aprovados para uso, sendo que a maioria deles ainda apresenta similaridade com compostos já existentes.

Esse cenário favorece o surgimento de novas resistências, já que as bactérias conseguem se adaptar rapidamente aos medicamentos disponíveis.

Falta de investimento limita avanços

Outro fator que agrava a situação é a baixa atratividade econômica desse tipo de pesquisa. O desenvolvimento de antibióticos tem recebido menos investimento das indústrias farmacêuticas, tornando o avanço científico mais lento.

A combinação entre alto custo, retorno financeiro limitado e complexidade científica fez com que o setor fosse negligenciado ao longo dos anos.

Diante desse cenário, pesquisadores têm buscado alternativas para acelerar a descoberta de novos tratamentos.

Inteligência artificial acelera pesquisas

Uma das principais apostas da comunidade científica é o uso da inteligência artificial para identificar novos compostos com potencial antibacteriano.

Segundo o professor James Collins, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), a tecnologia permite uma análise em larga escala de forma muito mais rápida do que os métodos tradicionais.

“Em questão de dias ou horas, podemos examinar imensas bibliotecas de compostos químicos para identificar quais possuem atividade antibacteriana”, afirma.

Utilizando modelos de inteligência artificial, a equipe liderada por Collins conseguiu identificar novos compostos com potencial para combater bactérias altamente resistentes.

Entre os alvos estão a Neisseria gonorrhoeae, causadora da gonorreia, e a Staphylococcus aureus resistente à meticilina (SARM), uma das infecções mais difíceis de tratar atualmente.