Uma startup britânica está apostando que a inteligência artificial pode revolucionar o lento e imprevisível processo de criação de novos medicamentos. A Potential Sciences, empresa lançada nesta quarta-feira, planeja construir enormes bancos de dados químicos utilizando princípios básicos da física para simular interações entre átomos, pequenas moléculas e proteínas complexas.
Com essas simulações, a companhia pretende treinar sistemas de inteligência artificial capazes de identificar medicamentos altamente direcionados para doenças específicas, sem a necessidade de caros experimentos em laboratório. “Queremos que moléculas que nunca vão funcionar clinicamente falhem rapidamente”, explicou Hatem Helal, fundador e presidente da Potential Sciences, em entrevista.
A startup recebeu financiamento inicial de dezenas de milhões de dólares do SovAI — fundo de capital de risco do governo britânico dedicado à inteligência artificial — além de outros investidores como a Twin Path Ventures. O valor exato do investimento não foi divulgado.
Segundo Helal, a abordagem pode reduzir significativamente os custos de experimentação, tornando viável o desenvolvimento de tratamentos para doenças raras que atualmente não recebem atenção das grandes farmacêuticas. “Queremos possibilitar tratamentos mais personalizados — a ideia de que os medicamentos podem ser combinações moleculares únicas, adaptadas à biologia individual de cada paciente”, afirmou.
O método da Potential Sciences difere da maioria das empresas do setor, que geralmente treinam seus modelos de inteligência artificial usando um único banco de dados público de estruturas atômicas tridimensionais. Para Helal, esse conjunto de dados permanece pequeno demais para desenvolver sistemas suficientemente avançados.
Academicos reconhecem o potencial da abordagem baseada em simulações. “Se pudéssemos calcular com precisão as interações entre todas as moléculas numa célula e as flutuações em sua estrutura, poderíamos prever onde as moléculas se ligariam e isso realmente revolucionaria o desenvolvimento de medicamentos”, afirmou Alan Fersht, professor emérito de química da Universidade de Cambridge.
No entanto, especialistas alertam para os desafios. “A engenharia atual está no nível dos romanos, não do Renascimento, no que diz respeito ao projeto de proteínas”, comparou Peter Wolynes, professor de química da Universidade Rice. Além disso, a capacidade de identificar candidatos a medicamentos mais rapidamente não elimina o tempo e o custo necessários para testar sua segurança e eficácia em pacientes.
A Potential Sciences também enfrentará forte concorrência no mercado de descoberta de medicamentos por inteligência artificial. A empresa ingressa em um campo movimentado que inclui empresas como a Basecamp Research e a Isomorphic Labs, além da startup de descoberta de materiais CuspAI.
Questões sobre possível uso indevido da tecnologia também merecem atenção. “Se podemos projetar ferramentas que minimizam perfeitamente a toxicidade, também seria possível maximizar os efeitos nocivos”, reconheceu Helal, acrescentando que a empresa ainda está definindo como monetizar suas tecnologias e se tornará os modelos disponíveis publicamente.
Com acesso ao supercomputador de inteligência artificial nacional do Reino Unido, fornecido pelo SovAI — fundo que dispõe de aproximadamente 800 milhões de dólares — a Potential Sciences acredita ter a infraestrutura necessária para enfrentar esses desafios. “Abordar a descoberta de medicamentos sob uma perspectiva da física — a física da química — diferencia a empresa de outras concorrentes”, destacou Joséphine Kant, chefe de investimentos do SovAI, que passou a integrar o conselho da startup.
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