O uso da inteligência artificial (IA) na química medicinal ganhou uma atenção significativa nos últimos anos pois poderia revolucionar a indústria farmacêutica.
Os métodos de química medicinal utilizados para a descoberta de remédios dependem muito de uma abordagem de “hit-and-miss” e de técnicas de teste em grande escala.
Essas técnicas envolvem o exame de um grande número de ingredientes medicamentosos potenciais para identificar aqueles com as propriedades desejadas.
No entanto, esses métodos podem ser lentos, caros e muitas vezes produzem resultados de baixa precisão. Além disso, eles podem ser limitados pela disponibilidade de compostos de teste adequados e pela dificuldade de prever com precisão seu comportamento no organismo.
No entanto, as técnicas de IA, assim como o aprendizado automático e o processamento de linguagem natural, oferecem a possibilidade de acelerar e melhorar esse processo, permitindo uma análise mais eficiente e precisa de grandes quantidades de dados.
O uso bem-sucedido da aprendizagem profunda (DL) para prever a eficácia de compostos medicamentosos com alta precisão foi recentemente descrito em vários estudos.
Métodos baseados em IA também foram capazes de prever a toxicidade de potenciais remédios. Varias pesquisas destacaram a capacidade da IA de melhorar a eficiência e a eficácia dos processos de descoberta de medicamentos. No entanto, o uso da IA no desenvolvimento de novos compostos bioativos não está isento de desafios e limitações.
Considerações éticas devem ser levadas em conta, e pesquisas suplementares são necessárias para entender completamente as vantagens e limitações da IA nessa área.
Apesar desses desafios, espera-se que a IA contribua significativamente para o desenvolvimento de novos medicamentos e terapias nos próximos anos.
Por exemplo, na luta contra a COVID-19, a IA melhorou drasticamente nosso nível de diagnóstico, previsão e tratamento.
A IA pôde analisar as características epidemiológicas, as características clínicas e os efeitos do tratamento da COVID-19 por meio de dados abrangentes de casos clínicos.
Concluindo, a IA tem o potencial de revolucionar o processo de descoberta de medicamentos, oferecendo maior eficiência e precisão, acelerando a descoberta de medicamentos e a capacidade de desenvolver tratamentos mais eficazes e personalizados. Entretanto, a aplicação bem-sucedida da IA na descoberta de medicamentos depende da disponibilidade de dados de alta qualidade, da abordagem de questões éticas e do reconhecimento das limitações baseadas em IA.
