um novo britânico A Startup acredita que a inteligência artificial é a chave para acelerar o lento e instável processo de desenvolvimento de medicamentos.
A Potential Sciences planeja construir conjuntos de dados químicos em grande escala, aproveitando princípios fundamentais da física para modelar interações entre átomos, moléculas pequenas, aminoácidos complexos e proteínas. Com estes dados, pode treinar modelos de inteligência artificial e sistemas preditivos para identificar medicamentos altamente direcionados para doenças específicas, evitando experiências laboratoriais caras e demoradas.
“Queremos que moléculas que nunca funcionarão clinicamente sejam capazes de falhar rapidamente”, disse o fundador e CEO da Potential Science, Hatem Helal, à Wired. “Isso significa melhores previsões de como eles se comportarão ao interagir com a biologia humana”.
A startup, lançada em 5 de novembro, disse ter garantido dezenas de milhões de dólares em financiamento inicial de investidores, incluindo SovAI, o fundo de capital de risco de inteligência artificial do governo britânico, e Twin Path Ventures. Os fundadores se recusaram a divulgar números ou avaliações exatas.
Se as coisas funcionarem como a ciência subjacente espera, isso poderá abrir caminho para o desenvolvimento acelerado de novos tratamentos para uma variedade de doenças. Ao reduzir o custo das experiências, a abordagem da empresa também poderá tornar mais económico para as empresas farmacêuticas o desenvolvimento de medicamentos para doenças raras não tratadas anteriormente, disse Helal.
“Queremos ser capazes de fornecer tratamentos mais personalizados para doenças – a ideia é que os medicamentos possam ser combinações únicas de moléculas adaptadas à biologia humana única”, disse ele.
A questão é se a Potential Sciences pode prever quão bem um candidato a medicamento se ligará a proteínas relacionadas com doenças com a precisão que espera, o que exigiria um salto significativo.
“Tenho certeza de que isso será uma melhoria”, disse Peter Wallings, professor de química na Rice University. Mas atualmente, “em termos de como a engenharia de proteínas é feita, a tecnologia de engenharia está ao nível dos romanos, não ao nível da Renascença”, disse ele.
Luminares da indústria como Demis Hassabis, que ganhou o Prêmio Nobel de Química por seu trabalho no Google DeepMind. longa história Os avanços na inteligência artificial acabarão por levar a grandes avanços científicos, tal como a tecnologia recentemente dividiu a matemática. Startups como a Potential Sciences esperam que a descoberta de medicamentos seja uma das primeiras fronteiras científicas transformadas pela tecnologia.
