A IA do Google decifra um novo código do câncer

O Google DeepMind disse na quarta-feira que seu mais recente sistema biológico de inteligência artificial gerou e confirmou experimentalmente uma nova hipótese para o tratamento do câncer, um resultado que a empresa chama de “um marco para a IA na ciência”.

“Com mais testes pré-clínicos e clínicos, esta descoberta pode revelar um novo caminho promissor para o desenvolvimento de terapias para combater o câncer”, tuitou o CEO do Google, Sundar Pichai.

Em colaboração com a Universidade de Yale, os pesquisadores da DeepMind lançaram um Modelo básico de 27 bilhões de parâmetros para análise unicelular chamado Cell2Sentence-Scale 27B (escala C2S)baseado no código aberto do Google Gema família de modelos. O modelo foi capaz de gerar “uma nova hipótese sobre o comportamento celular do cancro e desde então confirmámos a sua previsão com validação experimental em células vivas. Esta descoberta revela um novo caminho promissor para o desenvolvimento de terapias para combater o cancro”, escreveu hoje a empresa num post no blog.

A descoberta centra-se num dos problemas mais difíceis da imunoterapia contra o cancro: como fazer com que os chamados tumores frios, que são invisíveis ao sistema imunitário, fiquem mais quentes e, portanto, mais responsivos ao tratamento. DeepMind disse que seu modelo identificou com sucesso um droga amplificadora condicional que poderia aumentar a visibilidade imunológica apenas em determinados contextos biológicos.

Para testar a ideia, a C2S-Scale analisou dados de tumores de pacientes e simulou os efeitos de mais de 4.000 candidatos a medicamentos sob duas condições: uma onde a sinalização imunológica estava ativa e outra onde não estava. O modelo previu que silmitasertibe (CX-4945)um inibidor da quinase CK2, aumentaria dramaticamente apresentação de antígeno—um gatilho imunológico chave—mas apenas no ambiente imunoativo.

“O que tornou esta previsão tão emocionante foi que era uma ideia nova”, escreveu o Google. “Embora a CK2 tenha sido implicada em muitas funções celulares, inclusive como modulador do sistema imunológico, a inibição da CK2 via silmitasertib não foi relatada na literatura como uma forma de aumentar explicitamente a expressão do MHC-I ou a apresentação do antígeno. Isso destaca que o modelo estava gerando uma hipótese nova e testável, e não apenas repetindo fatos conhecidos.”

Experimentos de laboratório confirmaram a previsão. Quando as células neuroendócrinas humanas foram tratadas com silmitasertibe e interferon em baixas doses, a apresentação do antígeno aumentou aproximadamente 50 por centotornando efetivamente as células tumorais mais visíveis ao sistema imunológico.

Os pesquisadores da DeepMind descreveram a descoberta como evidência de que a ampliação dos modelos biológicos de IA não apenas melhora a precisão – ela pode produzir hipóteses inteiramente novas. “A verdadeira promessa de expansão reside na criação de novas ideias e na descoberta do desconhecido”, dizia o post.

As equipas de Yale estão agora a investigar o mecanismo subjacente a este efeito no sistema imunitário e a testar outras previsões geradas pela IA. DeepMind disse que o trabalho “fornece um modelo para um novo tipo de descoberta biológica”, que usa sistemas de IA em grande escala para executar testes virtuais de drogas e propor hipóteses biologicamente fundamentadas para testes de laboratório.

O modelo e as ferramentas que o acompanham estão disponíveis publicamente no Hugging Face e no GitHub, com uma pré-impressão científica publicada no bioRxiv.

Ainda assim, os especialistas alertam que tais descobertas representam apenas o primeiro passo de um longo processo. Os resultados ainda não foram submetidos a revisão por pares ou validação clínica, e qualquer aplicação terapêutica exigiria anos de pesquisas e ensaios adicionais.