Quando a pandemia de Covid-19 surgiu, no início de 2020, médicos e investigadores lançaram-se em busca de tratamentos eficazes. “Fazer novos medicamentos demora uma eternidade”, refere Caroline Uhler, bióloga computacional do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT. “Realmente, a única opção conveniente era reaproveitar os medicamentos existentes.” Para reduzir o tempo que tal demora, há agora uma resposta.
A equipe de Uhler desenvolveu uma abordagem baseada em inteligência artificial para identificar medicamentos já existentes no mercado capazes de serem reutilizados para combater a Covid-19, sobretudo nos idosos. O seu trabalho foi publicado na revista Nature Communications.
O sistema é responsável por mudanças na expressão génica das células pulmonares causadas tanto pela doença como pelo envelhecimento. Esta combinação poderia permitir aos especialistas médicos procurarem medicamentos mais rapidamente para ensaios clínicos em idosos, que tendem a apresentar sintomas mais graves.
Inteligência artificial ao serviço da saúde
Desde o início da pandemia que se percebeu que a Covid-19 prejudica mais os pacientes mais velhos do que os mais jovens. A equipa de Uhler quis saber porquê. “A hipótese predominante é o envelhecimento do sistema imunológico”, refere. Mas Uhler e os colegas sugeriram um fator adicional: “uma das principais alterações que ocorrem no pulmão com o envelhecimento é que ele se torna mais rígido”.
O enrijecimento do tecido pulmonar mostra padrões diferentes de expressão génica em idosos e jovens, o que os levou a olhar para o envelhecimento juntamente com o SARS-CoV-2 e a procurar encontrar os genes na interceção destas duas vias.
Para selecionar medicamentos aprovados que possam atuar nestes dois caminhos, a equipa voltou-se para a inteligência artificial.
Primeiro, geraram uma grande lista de possíveis medicamentos a ser usados, com o apoio da inteligência artificial. De seguida, mapearam a rede de genes e proteínas envolvidas no envelhecimento e na infeção por SARS-CoV-2. Finalmente, usaram algoritmos estatísticos para entender a causalidade dessa rede, permitindo-lhes localizar genes que causam efeitos em cascata por toda a rede. Em princípio, os medicamentos que visam esses genes devem ser candidatos promissores para os ensaios clínicos.
Uhler planeia partilhar as descobertas da equipa com empresas farmacêuticas e enfatiza que antes de qualquer medicamento identificado poder ser aprovado, são necessários ensaios clínicos para determinar a sua eficácia.
