Inteligência Artificial Contra o Coronavírus

Devido à sua enorme capacidade de processar dados, os computadores programados com Inteligência Artificial (I. A.)já começaram a auxiliar médicos e pesquisadores na busca por soluções imediatas para conter o avanço da Covid-19. Além de ajudar na triagem, no diagnóstico e na gestão de recursos, como leitos de UTI, a I.A. pode permitir aos computadores realizar buscas e determinar padrões entre dados para concluir se estes são ou não relacionados. Com a I.A. também é possível avaliar quais medicamentos conhecidos da comunidade científica podem atuar de modo mais eficaz  na inibição de infecção viral e na resposta inflamatória provocadas pelo coronavírus.

Muito alardeada nos filmes de ficção científica como uma das ferramentas essenciais da medicina do futuro, a Inteligência Artificial (A.I.) está tendo agora a oportunidade de mostrar que pode ser uma arma fundamental também no presente. A pandemia de coronavírus trouxe as máquinas para a linha de frente no combate à Covid -19 em todo o mundo. Devido à sua enorme capacidade de processar dados, os computadores programados com I.A. já começaram a auxiliar médicos e pesquisadores na busca por soluções imediatas que possam ser capazes de conter o avanço do temido SARS-CoV-2.

Além de ajudar na triagem, no diagnóstico e na gestão de recursos, como leitos de UTI, a I.A. pode permitir aos computadores realizar buscas e determinar padrões entre dados para concluir se estes são ou não relacionados. Ao compilar e selecionar a literatura científica mais importante (é impossível para um médico ou pesquisador humano acompanhar tudo o que é publicado), os supercomputadores podem indicar os melhores caminhos para combater e tratar a doença, analisando informações e predizendo resultados cruciais para a tomada de decisões ainda mais urgentes. Uma equipe de pesquisadores pode solicitar que o computador procure, por exemplo, por medicamentos que já são conhecidos da comunidade científica, os quais já temos conhecimento sobre suas indicações, contra-indicações e reações adversas e que atuem na inibição de infecção viral e na resposta inflamatória provocadas pelo coronavírus. Neste particular, o Summit da IBM, o mais potente supercomputador do mundo, fez milhares de simulações e afirma ter encontrado 77 compostos com potencial para combater o vírus da doença nos Estados Unidos.

Um estudo recentemente publicado por Stebbing et al. (2020) identificou por I.A. um grupo de medicamentos que atuam em um mecanismo celular chamado endocitose mediada por receptor, que permite a entrada de substâncias – ou organismos, como vírus – na célula, através de sua membrana. Especificamente, procurou-se por medicamentos capazes de inibir a produção de proteínas que já se mostraram capazes de diminuir a infecção viral em laboratório. Foram três os medicamentos inicialmente identificados pela I.A. como de interesse para os pesquisadores: baricitinibe, fedratinibe e ruxolitinibe. Estes medicamentos já são usados para tratamento de artrite reumatóide e mielofibrose idiopática, sendo considerados potentes na inibição de proteínas específicas. Além disso, possuem elevada propriedade anti-inflamatória, atuando provavelmente de modo eficaz contra os níveis elevados de citocinas e interferon-gama, tipicamente observados em pacientes infectados pelo SARS-CoV-2.

Segundo a análise dos autores do artigo, apenas o baricitinibe destacou-se como o melhor candidato a testes clínicos posteriores, dado sua dose diária única e efeitos adversos toleráveis. A I.A. identificou ainda outros dois possíveis medicamentos que já são reconhecidos como capazes de diminuir substancialmente a possibilidade de infecções por diversos vírus, como hepatite C, dengue, ebola, entre outros: o sunitinibe e o erlotinibe, ambos direcionados ao tratamento oncológico. Porém, as doses necessárias para se obter o efeito desejado de inibição seriam demasiadamente elevadas para o paciente.

Contudo, existe um fator que entra como obstáculo no uso da inteligência artificial na medicina: a quantidade de dados. Para um algoritmo funcionar bem, ele precisa do maior número de informações possíveis – e, se possível, que elas tenham algum grau de padronização, pois os algoritmos aprendem com exemplos a tomar as melhores decisões. Infelizmente, dados e algoritmos desenvolvidos em outros países não podem ajudar o nosso sistema de saúde, pois essas informações são referentes a populações e condições locais, que refletem características que nem sempre serão encontradas no Brasil – seja por conta da distribuição etária, das condições de vida e até mesmo a reação do vírus a diferentes tipos de clima. 

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