A Organização Mundial da Saúde alertou esse ano que o mundo não está preparado para uma pandemia de gripe, já que os estoque atuais de vacina se esgotariam rapidamente. Novas ferramentas para prevenir, detectar, controlar e tratar a gripe sazonal e pandêmica são urgentemente necessárias. A vacina tradicional contra a gripe comum não costuma ser muito eficiente, sendo responsável por apenas cerca de 10% de proteção. Em contrapartida, desenvolver novas vacinas não é tarefa fácil. O vírus da gripe tem uma alta taxa de mutação, razão pela qual as vacinas no mercado se tornam praticamente ineficientes no período de um ano. Uma das formas de melhorar seu efeito é com a inclusão de adjuvantes, que estimulam o sistema imunológico a produzir mais anticorpos contra o vírus, e assim consolidar a memória imunológica que garante a proteção. Só que o universo de potenciais adjuvantes é enorme, e tradicionalmente eles devem ser testados na base da tentativa e erro até que se encontre uma combinação eficaz. Uma nova vacina pode demorar cinco anos para ser desenvolvida.
Esse processo prospectivo acaba de ser melhorado por cientistas da Universidade Flinders, na Austrália. Eles criaram um algoritmo – chamado Sam – capaz de classificar vacinas contra a gripe entre eficazes e ineficazes. Um segundo algoritmo foi imbuído com a tarefa de criar trilhões de compostos imaginários. O trabalho conjunto de ambos permitiu a seleção de uma pequena lista contendo os 10 compostos possivelmente mais eficientes. Então, ao invés de testar na prática milhões de combinações, os cientistas trabalharam apenas com uma lista reduzida. Foi possível sintetizá-los em apenas algumas semanas. Eles então foram testados em amostras de sangue humano, depois em animais, e agora estão chegando à etapa de testes em humanos. Os cientistas estão no momento recrutando 240 voluntários nos Estados Unidos para testar sua resposta imunológica à vacina. Se tudo der certo, a vacina pode estar disponível no mercado em cerca de três anos. O processo todo até aqui levou dois anos, reduziu os custos consideravelmente e permitiu o desenvolvimento de uma vacina mais eficiente. Na prática, o uso de inteligência artificial permitiu transformar o processo de desenvolvimento de vacinas em um fluxo contínuo, já que novos compostos podem chegar rapidamente à etapa de testes.
Enquanto que a inteligência artificial tem sido progressivamente usada na tomada de decisões clínicas, para decidir qual droga administrar a qual paciente por exemplo, o desenvolvimento de drogas parecia ser muito mais complicado para que a tecnologia no seu estágio atual desse conta. Esse trabalho acaba de comprovar que a inteligência artificial já tem muito a oferecer para a indústria farmacêutica. Nikolai Petrovsky, o pesquisador líder desse projeto, acredita que em 20 anos o uso de inteligência artificial no desenvolvimento de drogas será rotineiro. A parceria entre pesquisadores e algoritmos nos apresentará a um universo de inovações em uma escala inédita e extraordinária.
