O papel da IA no tratamento da tuberculose

O processo de concepção e desenvolvimento de fármacos requer a comparação das estruturas moleculares de diferentes compostos e o teste repetido dos seus efeitos sobre as bactérias patogénicas, a fim de selecionar moléculas de medicamentos com potencial para combater doenças e que sejam inofensivas para o corpo humano, sendo na sequência realizados ensaios clínicos para descobrir os compostos mais adequados para o fabrico de medicamentos. A IA pode desempenhar o papel de "catalisador" neste processo. O AIDD-UPM, juntamente com a Universidade de Lanzhou e o 3.º Hospital Popular de Zhuhai, formou uma equipa de investigação para utilizar tecnologia de ponta de IA para realizar simulações em computador, no sentido de estudar o mecanismo de resistência aos fármacos do Mycobacterium tuberculosis e para descobrir mais rapidamente as moléculas de compostos eficazes na inibição do Mycobacterium tuberculosis, através de Ensemble docking-based virtual screening e testes biológicos.

A equipa de investigação realizou um rastreio e análise virtuais utilizando tecnologia de IA sobre a enzima InhA do Mycobacterium tuberculosis, que é um componente da parede celular da bactéria e actua como "guarda" na construção da parede da tuberculose, pelo que o bloqueio da enzima InhA pode inibir eficazmente o crescimento da bactéria da tuberculose. Através da aprendizagem automática, da aprendizagem profunda e das tecnologias de aquisição de dados, a equipa de investigação realizou o acoplamento molecular numa grande base de dados de compostos. As simulações informáticas altamente sofisticadas conseguiram prever a luta entre as moléculas dos compostos correspondentes e a enzima InhA, descobrindo assim compostos que podem inibir a enzima InhA entre os

numerosos compostos e identificando potenciais candidatos a medicamentos.

Combinação de modelação e experimentação para optimizar os efeitos medicinais do composto de tuberculose

A descoberta bem-sucedida de um composto que inibe a enzima InhA é apenas o primeiro obstáculo e não significa que o composto possa ser utilizado imediatamente no corpo humano. Os investigadores têm de ter a certeza de que o composto é inofensivo ao corpo humano antes de ser utilizado para fabricar um medicamento. Depois de identificar um potencial candidato a fármaco utilizando o rastreio virtual, a equipa de investigação vai realizar uma série de testes biológicos com o objectivo de avaliar o efeito inibidor do candidato sobre a enzima InhA utilizando experiências no mundo real, procurando validar os resultados calculados pelo rastreio virtual para determinar a sua viabilidade como fármaco.

A transição dos modelos virtuais para as experiências do mundo real marca um avanço importante na farmacologia inteligente. Das dezenas de milhares de compostos no domínio virtual, a equipa de investigação seleccionou 34 potenciais candidatos para testes laboratoriais, o que significa que apenas alguns compostos de sucesso têm de ser experimentados, reduzindo drasticamente o custo da experimentação e acelerando o processo de descoberta de compostos principais. Após testes rigorosos, a equipa identificou finalmente quatro compostos com fortes efeitos inibitórios sobre a enzima InhA, destacando-se um em particular como tendo um elevado potencial terapêutico inovador, proporcionando uma nova opção na composição de medicamentos para a luta contra a tuberculose.

Uma vez identificados os compostos nos candidatos, os investigadores procuraram optimizar os compostos para aumentar a eficácia dos medicamentos. A equipa utilizou simulações de dinâmica molecular para calcular e analisar os modos de ligação e as energias dos compostos à enzima InhA. Através da simulação dinâmica, os investigadores puderam seguir e observar a dinâmica precisa das moléculas durante o processo de ligação, como se estivessem a assistir a uma repetição em câmara ultra-lenta, conseguindo assim uma compreensão mais profunda do mecanismo de interacção entre os potenciais compostos e a enzima InhA, e optimizando ainda mais a eficácia dos compostos através da análise precisa dos pormenores a nível molecular.

Colaboração entre a Indústria-Academia-Investigação na descoberta one-stop de medicamentos

A descoberta de fármacos impulsionada por IA exige uma estreita colaboração entre o meio académico e a indústria, a fim de tirar partido das suas vantagens profissionais únicas. Neste estudo, a UPM fornece uma plataforma de descoberta de fármacos impulsionada por IA, enquanto o 3.º Hospital Popular de Zhuhai fornece a sua experiência em prática clínica, diagnóstico de tuberculose e testes de medicamentos antimicrobianos, para criar um processo de produção eficiente desde a identificação de compostos principais até aos testes laboratoriais, e para optimizar os efeitos do tratamento da tuberculose, de modo a promover conjuntamente a melhoria dos cuidados de saúde na comunidade global.

O AIDD-UPM, responsável pela investigação na descoberta de fármacos, foi criado para reunir cientistas de topo nas áreas relacionadas e para integrar as disciplinas da IA, Química Computacional, Biologia Computacional e Farmácia, a fim de formar uma plataforma inovadora para a investigação e o desenvolvimento de novos fármacos com base na IA, constituindo uma vantagem para a descoberta e desenvolvimento de novos fármacos. O Centro dispõe de várias bases de dados de compostos semelhantes a medicamentos, que podem ser utilizadas para estudos de rastreio virtual em diferentes projectos, permitindo aos investigadores encontrar rapidamente potenciais moléculas compostas sem terem de 

adquirir milhares de moléculas compostas reais para as sintetizar e analisar uma a uma.

Figura: Visita do AIDD ao Centro de Prevenção e Controlo de Doenças de Zhuhai para promover a cooperação e o intercâmbio na área de investigação científica

Além disso, os académicos do AIDD têm participado activamente em fóruns internacionais, apresentando os mais recentes resultados de investigação científica inovadora. Recentemente, o Professor Adjunto Li Kefeng, do AIDD, foi convidado a participar no Fórum Interdisciplinar de Enfermagem "Collaboration and Innovation - Empowering Nursing Care", organizado pela Escola de Enfermagem da Universidade de Pequim, e no "Fórum de Disciplinas de Fronteira 2023", organizado pela Fundação Nacional da Ciência Natural da China e pelo Fundo para o Desenvolvimento das Ciências e da Tecnologia de Macau, e co-organizado pela Universidade de Medicina Chinesa de Heilongjiang. O Fórum centra-se na inferência causal da IA na nova geração de medicina baseada em provas e nas novas estratégias da medicina chinesa, atraindo pessoal médico e de investigação de universidades e instituições clínicas nacionais e estrangeiras, fornecendo apoio científico para a indústria de Big Health.

A Professora Liu Huanxiang é uma das líderes académicas do AIDD-UPM. A sua investigação centra-se na descoberta de alvos de fármacos assistida por IA, estruturas de biomacromolecules e análogos de moléculas funcionais, etc., tendo feito progressos assinaláveis nos domínios do rastreio virtual, geração de moléculas e previsão de atributos moleculares. A Professora e a sua equipa de investigação trabalharam incansavelmente para conseguir avanços na tecnologia de rastreio virtual, o que significa procurar no interior de uma bactéria a chave para fazer corresponder um fármaco ao seu alvo, utilizando IA 
sofisticada para abrir caminhos para encontrar novos fármacos antituberculosos.

Figura: Professor Adjunto Li Kefeng, do AIDD, proferindo um discurso no Fórum Interdisciplinar de Enfermagem "Collaboration and Innovation - Empowering Nursing Care"

Formação de talentos inovadores na área da inteligência artificial

A descoberta de fármacos impulsionada pela IA envolve a integração cruzada de múltiplas disciplinas, tais como os megadados, a química, a farmácia, a medicina, a biologia, etc., sendo que o domínio de conhecimentos e competências interdisciplinares é um dos pré-requisitos para se tornar um investigador. A UPM plantou as sementes do cultivo de talentos, alimentando jovens talentos na inovação científica e tecnológica em todos os aspectos, desde a educação em cursos conferentes de grau académico, oportunidades de investigação e prática, até à popularização do conhecimento científico.

O primeiro curso de doutoramento em Descoberta de Drogas impulsionada por Inteligência Artificial de Macau foi criado pela UPM, com o objectivo de formar talentos complexos de alto nível nas áreas biomédica e da tecnologia de IA. Os estudantes tornam-se detectives de IA, usando algoritmos sofisticados para desvendar o mistério da interacção molecular e encontrar novos compostos candidatos a fármacos que combatam agentes patogénicos poderosos. O curso proporciona aos alunos uma visão interdisciplinar e conhecimentos profissionais em áreas como a descoberta de fármacos, IA, simulação molecular, bioinformática, quimioinformática, química medicinal e farmacologia, contribuindo, desta forma, para o desenvolvimento da indústria de Big Health de Macau, da Grande Baía e das regiões vizinhas.

Uma equipa da UPM, constituída pelos alunos do Curso de Mestrado em Big Data e Internet das Coisas, Yang Qimin, Chen Jiexin e Wang Rongsheng, e pelo orientador Tan Tao, Professor Adjunto da Faculdade de Ciências Aplicadas, conquistou o prémio de terceiro lugar no Digital Medical Technology and Application Innovation Competition 2023 (DiMTAIC 2023). A equipa participou no circuito de aplicação da interacção médica humano-computador baseada na tecnologia de IA generativa. Centrando-se em cenários médicos e de cuidados de saúde, a equipa desenvolveu tecnologias-chave como grandes modelos multimodais, cadeias de pensamento e injecção de conhecimentos, para criar aplicações interactivas para médicos, doentes ou utilizadores de cuidados de saúde. Concorrendo com cerca de 100 equipas participantes, a equipa realizou um treino de aperfeiçoamento com base em exemplos ajustados de pergunta-resposta médica, tendo o modelo de linguagem médica das medicinas chinesa e ocidental que propôs obtido excelentes resultados, contribuindo para o desenvolvimento e a popularização de modelos de linguagem de grande escala para os cuidados de saúde, melhorando a qualidade do tratamento médico.

A educação científica relativa à descoberta de fármacos impulsionada por IA também foi estendida aos alunos do ensino secundário de Macau. As formações de popularização científica e as actividades de investigação científica da UPM, na área de Descoberta de Fármacos impulsionada por IA, oferecem aos estudantes oportunidades de visitar as instalações laboratoriais e conhecer o seu funcionamento, tendo tido conhecimento sobre os mais recentes desenvolvimentos em tecnologia de IA, participando na aprendizagem dos conhecimentos da tecnologia informática e na sua prática, e experimentando o trabalho diário dos investigadores e as interessantes descobertas através de uma experiência prática. Sob a orientação de professores do AIDD, os alunos realizam pesquisas documentais, mineração e limpeza de dados, criação de modelos de IA e análise de dados, entre outras tarefas, desenvolvendo o interesse e o potencial dos alunos na investigação científica.

Figura: Professor e alunos obtiveram o prémio de 3.º lugar no DiMTAIC 2023

A IA está a ter um impacto revolucionário na concepção de fármacos e, mais amplamente, em todo o campo da medicina. Actualmente, a sua aplicação mais avançada é o apoio ao diagnóstico de doenças, sendo que no futuro a IA tem potencial de aplicação à clínica e à medicina personalizada, entre outras áreas. No que se refere à concepção de fármacos, a Professora Li Huanxiang afirmou que a respectiva aplicação está a avançar a um ritmo acelerado. Por conseguinte, o cultivo de talentos é crucial para o desenvolvimento sustentável da indústria e para a elevação global do nível de investigação. "A unidade académica dá grande ênfase às estratégias de formação dos estudantes. Em primeiro lugar, os estudantes de doutoramento são normalmente co-orientados por dois orientadores, o que os ajuda a reforçar os seus conhecimentos em investigação interdisciplinar. Em segundo lugar, encorajamos colaborações interdisciplinares de estudantes, tais como projectos conjuntos com universidades e instituições de diferentes regiões ou a participação em conferências internacionais para estabelecer intercâmbios e colaborações num âmbito mais alargado." A Professora Liu acredita que a descoberta de fármacos é como o desenvolvimento de talentos; é um longo caminho a percorrer e só através da perseverança é que se podem fazer mais avanços e descobertas, trazendo opções de tratamento mais eficazes para as infecções de doenças.