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Os modelos generativos de inteligência artificial (IA) muitas vezes alucinam e inventam informações que não são factuais ou que não podem ser citadas no material de origem. É um comportamento geralmente tratado como falha, mas que pode ajudar pesquisadores a descobrir novos medicamentos que salvam vidas. As informações são do ZDNet.
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O aumento na desinformação gerada pela IA considera que as alucinações são um ponto fraco. Isso até pesquisadores da Stanford Medicine e da McMaster University desenvolverem um modelo de IA que revelou possíveis soluções para bactérias mortais resistentes a antibióticos.
O modelo, denominado SyntheMol, abreviação de sintetizador de moléculas, criou “estruturas e receitas químicas para seis novos medicamentos, destinados a matar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, um dos principais patógenos responsáveis por mortes relacionadas à resistência antibacteriana”, segundo o estudo.
Quase 5 milhões de mortes estão associadas à resistência antimicrobiana (RAM) em todo o mundo todos os anos. “Há uma enorme necessidade de saúde pública para desenvolver novos antibióticos rapidamente”, disse James Zou, professor de ciência de dados biomédicos e coautor do estudo, em comunicado.
“Nossa hipótese era que existem muitas moléculas potenciais por aí que poderiam ser medicamentos eficazes, mas ainda não as fabricamos ou testamos. É por isso que queríamos usar a IA para projetar moléculas inteiramente novas que nunca foram vistas na natureza”, completa Zou.
Alucinações da IA trouxe avanços para classificar medicamentos que antes não eram possíveis
- Antes de modelos como o SyntheMol, os pesquisadores usavam algoritmos para classificar bibliotecas de medicamentos em busca de soluções potenciais, mas só conseguiam fazer isso em uma fração da velocidade e escala necessárias.
- O poder computacional do SyntheMol – e o fato de ele ter alucinações – permitiu aos pesquisadores explorar soluções com nova eficiência.
- Segundo Stanford, o modelo gerou cerca de 25 mil possíveis antibióticos e as receitas para produzi-los em menos de nove horas.
“Esta IA está realmente nos ensinando sobre esta parte inteiramente nova do espaço químico que os humanos nunca exploraram antes”, acrescentou Zou.
Os pesquisadores treinaram o SyntheMol em uma biblioteca de “blocos de construção moleculares” e reações químicas. Eles incluíram dados sobre quais produtos químicos atualmente funcionam contra Acinetobacter baumannii como orientação.
Em um primeiro momento, a IA alucinava de modo pouco prático, criando compostos que não poderiam existir de forma viável. Depois que os pesquisadores adicionaram grades de proteção, os resultados tornaram-se muito mais realistas.
Para garantir que as bactérias não se tornariam resistentes a estas novas receitas, os investigadores filtraram compostos que eram semelhantes aos antibióticos atualmente eficazes.
“Agora não temos apenas moléculas inteiramente novas, mas também instruções explícitas sobre como fabricar essas moléculas”, disse Zou.
Os pesquisadores reduziram os compostos sugeridos quanto à viabilidade, com a empresa química Enamine criando 58 compostos em um laboratório. Seis conseguiram matar uma cepa resistente da bactéria, e os pesquisadores passaram dois para a próxima etapa: testes em ratos.
Os novos compostos também se mostraram promissores no combate a outras bactérias infecciosas que podem tornar-se resistentes aos antibióticos, incluindo aquelas que podem causar meningite e pneumonia.
Os pesquisadores estão atualmente aprimorando o SyntheMol e trabalhando com outras equipes para ver se o modelo também pode ser usado para descobrir possíveis medicamentos para doenças cardíacas.
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