Machine learning descobre novos usos para medicamentos existentes

São Paulo — InkDesign News —

A utilização de “machine learning” e “inteligência artificial” (AI) no campo científico tem revelado novas possibilidades, especialmente na interseção entre a medicina e as redes sociais, com a aplicação de algoritmos inovadores para repurpose de medicamentos.

Contexto da pesquisa

A pesquisa realizada no Laboratório de Biologia Computacional e Genômica Translacional da Universidade de Navarra explora como os algoritmos desenvolvidos para redes sociais, como o LinkedIn, podem ser aplicados na medicina, ajudando a descobrir novas utilizações para medicamentos já existentes.

Método proposto

A abordagem envolve a utilização de um modelo de “Graph Neural Network” (GNN), onde os “nós” representam medicamentos e proteínas, e as “arestas” indicam as interações entre eles. Este modelo, denominado GeNNius, integra informações sobre interações conhecidas e permite a exploração de possíveis interações que não estão documentadas. “Em apenas um minuto, conseguimos avaliar cerca de 23.000 interações”, destaca a equipe de pesquisa.

Resultados e impacto

Os primeiros resultados indicam que o modelo tem uma boa capacidade preditiva. No entanto, desafios permanecem em avaliar interações com moléculas que não fazem parte da rede ou para as quais existem poucos dados. “Embora seja tecnicamente possível gerar um resultado, frequentemente obtemos resultados de baixa confiança nessas situações”, explica a equipe.

A crescente disponibilidade de dados permite o uso de modelos mais complexos e precisos, aumentando as chances de encontrar aplicações novas e relevantes para medicamentos existentes.
(“The growing availability of data allows for the use of more complex models.”)

— Pesquisador, Universidade de Navarra

Com o avanço contínuo da pesquisa, as perspectivas incluem a criação de sistemas que possam fornecer recomendações personalizadas para cada paciente, aprimorando consideravelmente o panorama de tratamentos médicos disponíveis.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)