Por redação AIoT Brasil

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT, na sigla em inglês) anunciaram a descoberta de um modelo de aprendizado de máquina que projeta nanopartículas capazes de levar RNA às células de forma mais eficiente. Com isso, torna-se possível acelerar o desenvolvimento de vacinas de RNA e outras terapias para o tratamento de diabetes, obesidade e outros distúrbios metabólicos.

Publicado na revista científica Nature Nanotechnology na sexta-feira, dia 15, o estudo se destaca pela descoberta de novas aplicações de inteligência artificial na medicina por meio do RNA, ou ácido ribonucleico, a molécula responsável pela síntese de proteínas nas células do organismo. O RNA mensageiro já foi utilizado na criação de vacinas importantes, como a que previne a covid-19, e o modelo desenvolvido pela equipe do MIT permitiu a identificação das partículas que funcionam bem em diferentes tipos de células.

“O que fizemos foi aplicar ferramentas de aprendizado de máquina para ajudar a acelerar a identificação de misturas ideais de ingredientes em nanopartículas lipídicas para ajudar a atingir um tipo de célula diferente ou a incorporar outro materiais, muito mais rapidamente do que era possível anteriormente”, disse Giovanni Traverso, autor principal do estudo, em entrevista à MIT News.

De acordo com os cientistas, essa abordagem pode acelerar sensivelmente o processo de desenvolvimento de novas vacinas e terapias de RNA. Para chegar a esse resultado, a equipe treinou um modelo de aprendizado de máquina para analisar milhares de partículas de entrega, a fim de identificar novos materiais que funcionariam ainda melhor no processo. Partículas de entrega mais eficientes também podem facilitar o desenvolvimento de terapias de RNA mensageiro que codificam genes para proteínas que ajudam a tratar uma variedade de doenças.

Giovanni Traverso explicou que parte do que estão tentando fazer é desenvolver maneiras de produzir mais proteínas para aplicações terapêuticas. “Maximizar a eficiência é importante para podermos aumentar a quantidade de proteínas que as células podem produzir”, disse.

Coautor do estudo, o pesquisador Alvin Chan acrescentou: “A maioria dos modelos de IA na descoberta de fármacos concentra-se na otimização de um único composto por vez, mas essa abordagem não funciona para nanopartículas lipídicas, que são compostas por múltiplos componentes que interagem. Para lidar com isso, desenvolvemos um novo modelo chamado Comet, inspirado na mesma arquitetura que alimenta grandes modelos de linguagem como o ChatGPT. Assim como esses modelos entendem como as palavras se combinam para formar significado, o Comet aprende como diferentes componentes químicos se combinam em uma nanopartícula para influenciar suas propriedades”.

Agora a equipe do MIT trabalha na incorporação de algumas dessas partículas em potenciais tratamentos para diabetes e obesidade, que são dois dos principais alvos do projeto. Entre as terapias que poderiam ser administradas com o uso dessa abordagem estão mimetizadores de GLP-1 com efeitos semelhantes aos do Ozempic.