Pesquisadores da Escola Médica da Universidade de Harvard, nos Estados Unidos, criaram um modelo de inteligência artificial chamado PDGrapher, descrito na revista Nature Biomedical Engineering.
Em vez de testar uma proteína ou composto por vez, o PDGrapher procura combinações de genes que podem devolver às células doentes um estado mais saudável. A autora sênior, Marinka Zitnik, resumiu bem a diferença: o método tradicional seria como provar vários pratos prontos; o PDGrapher atua como um chef que sabe quais ingredientes combinar para chegar ao resultado desejado.
Como foi desenvolvido
- Treinamento com conjuntos de dados de células antes e depois de tratamentos, para aprender quais genes devem ser visados para mudar o estado celular;
- Testes em 19 conjuntos de dados que cobrem 11 tipos de câncer;
- Avaliação da capacidade de generalizar: o modelo fez previsões em amostras não vistas e em tipos de câncer que não haviam participado do treinamento.
Nos ensaios, a ferramenta identificou com precisão alvos terapêuticos já validados por estudos anteriores e também apontou candidatos suplementares com suporte em evidências. Para o câncer de pulmão, por exemplo, destacou o gene KDR (VEGFR2), confirmando achados prévios.
Em conjuntos inéditos, o PDGrapher classificou os alvos corretos com até 35% mais precisão que outros modelos e apresentou resultados até 25 vezes mais rápidos do que abordagens de IA comparáveis, segundo o estudo.
Por conseguir indicar múltiplos fatores envolvidos numa mesma condição, os autores veem o PDGrapher como especialmente útil para doenças alimentadas por várias vias, como muitos tipos de câncer. A equipe já passou para uma segunda fase focada em doenças cerebrais, incluindo Parkinson e Alzheimer, e está mapeando genes ou pares de genes que podem ser alvos em Distonia‑Parkinsonismo ligado ao cromossomo X, em parceria com o Hospital Geral de Massachusetts.
A Universidade de Harvard também advertiu que pesquisas financiadas com recursos federais, como a que originou o PDGrapher, estão em risco devido à decisão do governo de rescindir um grande número de bolsas e contratos federais na instituição.
O que isso significa na prática? Há potencial para acelerar e orientar buscas por tratamentos em doenças complexas — mas a continuidade desse trabalho depende de apoio e financiamento.
