Tradicionalmente, o processo de desenvolvimento de uma vacina é lento, mas no último ano nós vimos várias vacinas para o novo coronavírus sendo lançadas em tempo recorde. Algumas características do vírus facilitaram este processo, mas o esforço dos cientistas foi essencial para alcançarmos este feito surpreendente. Entretanto, conforme as primeiras doses vão sendo distribuídas na população, começam a surgir mutações do vírus, que, no pior dos cenários, podem fazer com que as vacinas percam sua eficácia. Além disso, é necessário se preparar para novos episódios epidêmicos, onde não seja tão fácil elicitar uma resposta imunológica ao organismo patogênico.
Neste sentido, um trabalho publicado por pesquisadores da Universidade do Sul da Califórnia pode ser de enorme valor. Eles desenvolveram uma inteligência artificial capaz de produzir in silico (ou seja, em um ambiente virtual) vacinas candidatas com potencial superior de eficiência in vivo. O processo começa com a investigação de epítopos, que são as menores porções de um antígeno com potencial de gerar uma resposta imune. Um mesmo epítopo pode estar presente em mais de um tipo de vírus, e ele interage especificamente com uma das linhagens de células do sistema imune. Idealmente, uma vacina deveria conter epítopos para diferentes linhagens celulares, assim gerando uma resposta imune mais ampla. Por isso, os pesquisadores treinaram uma rede neural para usar diferentes tipos de epítopos na geração de uma “receita” de uma vacina eficaz. Então, eles aplicaram o algoritmo à sequência genética do novo coronavírus, a partir do qual os epítopos podem ser extrapolados, para prever 26 vacinas potenciais. Focando então na região do vírus que faz a infecção das células hospedeiras, que é um dos melhores alvos para impedir o processo, eles chegaram a 11 vacinas com múltiplos epítopos. Em resumo, a inteligência artificial eliminou 95% dos compostos que de outra forma deveriam ser testados em laboratório, encontrando as melhores opções para seguir para testes em células vivas. Isso tudo em poucos segundos. Finalmente, os autores também testaram as novas mutações identificadas do novo coronavírus, encontrando vacinas candidatas com a mesma facilidade.
Os resultados são promissores, mas ainda têm enorme potencial de expansão uma vez que os pesquisadores usaram apenas epítopos específicos para as células B e T do sistema imune. Muitas das interações entre epítopo e sistema imune são bem caracterizadas e catalogadas em bancos de dados de acesso livre. Os bancos de dados disponíveis incluem uma variedade muito maior do que a usada no estudo: o IEDB (Immune Epitope Database), por exemplo, contém 600 mil epítopos de cerca de 3600 organismos patogênicos. A existência desses grandes repositórios online, de acesso a qualquer cientista do mundo, é essencial para que, junto dos avanços nos métodos de inteligência artificial, esta fase inicial de desenvolvimento de vacinas possa em breve passar a ser completamente virtual, acelerando consideravelmente a entrega de vacinas eficazes para a população. Em um cenário pandêmico mais dramático, com um vírus mais letal e/ou de maior propagação por exemplo, isto pode até ser determinante no nosso sucesso para vencer uma doença no futuro.
