Quando se fala em IA na medicina de precisão, deve-se ressaltar
que ela agrega vantagens transformadoras como predição de riscos genéticos,
prevenção de complicações em doenças crônicas, diagnósticos de alta precisão,
terapias personalizadas avançadas, otimização de hábitos de vida e de recursos
de saúde, além de aceleração da pesquisa biomédica.
É importante lembrar que o uso da inteligência artificial pode
também contribuir para personalizar tratamentos individuais, por meio de
otimização de radioterapia, seleção de terapia celular, modelagem de progressão
de doença, análise de biomarcadores dinâmicos, otimização de cirurgias
assistidas por robôs, modelagem farmacocinética individual, análise de
interações medicamentosas complexas, entre tantas outras possibilidades.
“O futuro da IA na medicina de precisão é promissor e transformador, com potencial para revolucionar a forma como prevenimos, diagnosticamos e tratamos doenças. O valor gerado por essa evolução é multifacetado, e a verdadeira importância da IA na medicina de precisão não estará apenas na tecnologia em si, mas em como escolhermos implementá-la e integrá-la em nossas sociedades. Se navegarmos cuidadosamente pelos desafios éticos e práticos, temos a oportunidade de criar um futuro em que a saúde seja verdadeiramente personalizada, preventiva e acessível a todos. Este é um futuro que não apenas adiciona anos à vida, mas vida aos anos, redefinindo fundamentalmente nossa relação com a saúde e a medicina”, destaca a Dra. Andreia Nunes, médica oftalmologista, Head de Inovação e Tecnologia e Co-founder da Beyond Health BR, empresa que atua na unidade do InovaEduK em Indaiatuba.
Em quais situações a medicina de precisão é utilizada?
Genômica personalizada: a IA atua como um "decodificador
genético superinteligente", analisando sequências de DNA em questão de
horas, algo que levaria muito tempo para os humanos. Ela consegue identificar variações
genéticas sutis que podem predispor a certas doenças ou influenciar a resposta
a medicamentos.
Monitoramento contínuo de pacientes: sensores IoT (Internet das Coisas) e dispositivos wearables, combinados com IA, estabelecem um sistema de monitoramento abrangente e ininterrupto da saúde do paciente. Esses dispositivos coletam dados constantemente, 24 horas por dia, sete dias por semana, sobre diversos aspectos da saúde do indivíduo, como batimentos cardíacos, níveis de glicose, padrões de sono e atividade física.
A IA analisa esses dados em tempo real, comparando-os com padrões
normais e históricos do paciente. Isso permite a detecção de alterações sutis
nos indicadores de saúde, que poderiam passar despercebidas em exames de rotina
convencionais. “Pra mim, essa abordagem representa uma mudança significativa de
um modelo de cuidados de saúde reativo para um modelo preditivo e preventivo,
quando as condições podem ser abordadas em seus estágios mais iniciais, muitas
vezes antes que o paciente esteja ciente de qualquer problema”, destaca a Dra.
Andreia.
Desenvolvimento de medicamentos personalizados: a Inteligência Artificial está
revolucionando o processo de desenvolvimento de medicamentos personalizados,
principalmente por meio de técnicas avançadas de aprendizado de máquina e
simulação molecular.
Análise genômica e proteômica: algoritmos de deep learning analisam o
perfil genético e proteômico individual do paciente, identificando variantes
genéticas específicas e expressões proteicas anormais. Por exemplo, em
pacientes com câncer, a IA pode identificar mutações driver únicas que
alimentam o crescimento tumoral.
Simulações moleculares de alta precisão: utilizando modelos de dinâmica molecular
baseados em IA, os pesquisadores podem simular interações entre potenciais
fármacos e alvos moleculares específicos do paciente. Essas simulações, que
antes levariam meses em supercomputadores, agora podem ser realizadas em dias
ou horas.
Design de ligantes otimizados: algoritmos de IA, como os Generative
Adversarial Networks (GANs), são empregados para gerar e otimizar estruturas de
ligantes que se encaixam perfeitamente nos alvos moleculares identificados.
Isso resulta em medicamentos com maior afinidade e especificidade.
Previsão de efeitos colaterais: modelos de machine learning, treinados
em vastos conjuntos de dados farmacológicos e genômicos, preveem potenciais
efeitos colaterais baseados no perfil genético individual, permitindo ajustes
na formulação ou dosagem para minimizar reações adversas.
Biomarcadores personalizados: técnicas de machine learning
identificam biomarcadores únicos para cada paciente, permitindo o monitoramento
preciso da eficácia do tratamento e ajustes em tempo real. “No tratamento do
câncer de pulmão, por exemplo, a IA pode identificar uma mutação rara no gene
EGFR de um paciente. Com base nessa informação, ela desenha um inibidor de
tirosina quinase altamente específico que se liga apenas à versão mutada da
proteína, poupando as células saudáveis. A IA, então, simula como este composto
interagiria com outras proteínas no corpo do paciente, prevendo e mitigando
potenciais efeitos colaterais”, explica a Dra. Andreia.
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