Pesquisadores da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (FGV EMAp) desenvolveram um método computacional que prevê a frequência de efeitos colaterais provocados por medicamentos em desenvolvimento. O estudo inédito, desenvolvido por Alberto Paccanaro e Diego Galeano, pode ajudar laboratórios farmacêuticos a reformular na elaboração de novos medicamentos e conduzir com mais eficiência os testes clínicos em seres humanos.
Atualmente, o método utilizado para rastrear efeitos colaterais é feito depois da análise experimental em pessoas, normalmente realizada em três etapas, com milhares de voluntários de todos os grupos de idade. Ainda sim, alguns remédios só demonstram reação adversa quando já estão no mercado.
Os quase quatro anos de pesquisa desenvolvida pelo estudo permite identificar, logo nas fases iniciais, um grupo maior de efeitos colaterais, além de determinar sua frequência. Além disso, segundo Paccanaro, como o custo com testes de medicamentos é alto e coloca a vida de pessoas em risco, a inteligência artificial racionaliza a aplicação de recursos financeiros.
"As fases de testagem são três e, a cada avanço, novas pessoas são incluídas. São milhares de pessoas que colocam sua saúde e vida em risco", afirmou o professor, acrescentando que, apenas nos Estados Unidos, entre 1999 e 2016, mais de 120 mil cidadãos morreram devido aos efeitos colaterais.
Menos voluntários
O método viabiliza um uso menor de voluntários, além de reduzir os custos dos testes. Permite, também, a predição dos efeitos colaterais da droga testada, e classifica-os em cinco categorias, que vão de "muito raro" e "muito frequente". Galeano explica que as reações só são identificadas quando há testes em humanos, que têm reações diferentes.
"Se testarmos uma droga na América, em pessoas latinas, e depois a mandarmos para a África, essa população pode apresentar reações que não foram vistas nos latinos", explicou.
A IA se baseia em efeitos colaterais conhecidos, e que outras drogas também apresentaram, para criar a melhor estratégia de testes. Dessa maneira, há a possibilidade de se obter uma previsão dos prováveis efeitos num grupo de pessoas.
"Logo na primeira fase do teste clínico, conseguimos identificar os primeiros efeitos colaterais. O programa vai usar esses dados obtidos na primeira fase, assim como vários outros que temos de outros medicamentos. Essa quantidade de informações possibilita uma direção para os testes clínicos. Conseguimos saber se ele pode apresentar sintomas leves, como dor de cabeça; moderados, como náuseas e coceiras; ou até reações mais graves, como paradas cardíacas e acidentes vasculares cerebrais", explicou Galeano.
Redução de custos
O estudo também garante um foco assertivo junto aos laboratórios. O processo guia a reformulação de drogas para que possam apresentar cada vez menos efeitos colaterais, assim como se pode acelerar os testes.
"A identificação antecipada de sérios efeitos adversos evita atrasos ou falhas nos ensaios clínicos devido a reações não esperadas", conta Galeano. "Mas, além de tudo, nosso principal objetivo com esse estudo é evitar os números que vimos nos EUA em 17 anos. Muita gente morreu devido a efeitos colaterais desconhecidos", observou.
O processo também auxilia agências reguladoras e instituições governamentais durante a produção. "Ainda temos um fator econômico a ser levado em consideração. Essas pessoas adoecem e precisam ir ao hospital ou morrem, e isso gera milhões e até bilhões de gastos. Quando chega a esse ponto, a droga precisa ser retirada de circulação, um processo é extremamente caro", explica Galeano.
O desenvolvimento da inteligência artificial contou com a colaboração dos cientistas Shantao Li, da Universidade de Stanford, e Mark Gerstein, da Universidade de Yale.
*Estagiária sob a supervisão de Fabio Grecchi
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