A medicina de precisão está vivendo um momento de renovação e, no centro dessa revolução, está a inteligência artificial. Imagine um mundo onde diagnósticos são mais rápidos e precisos, os tratamentos são personalizados e as chances de sucesso aumentam exponencialmente. Esse futuro já está se tornando realidade e a IA (Inteligência Artificial), com sua capacidade de processar e analisar enormes volumes de dados, está transformando o panorama da saúde, revelando possibilidades antes inimagináveis.
“A inteligência artificial vem acelerando muito o processo de análise de grandes volumes de dados. E é fundamental conseguirmos ter a capacidade e a competência de analisar esses dados que nos dão um conforto em relação à observância de padrões e de tendências; e que nos ajuda a entender as particularidades de cada doença e, consequentemente, de seus processos de diagnóstico e terapêutico” , salienta o médico Dr. Márcio Sanches, CEO do InovaEduK, hub de inovação e empreendedorismo que atua nos campi do Centro Universitário de Jaguariúna (UniFAJ) e no Centro Universitário Max Planck (UniMAX Indaiatuba).
“A IA ajuda muito no sentido de nos auxiliar a partir da análise com qualidade de grandes volumes de dados e a entender particularidades que nos levam a poder pensar em uma medicina de maior precisão”, complementa.
Possibilidades da inteligência artificial na medicina de precisão
Também conhecida por medicina personalizada, a medicina de precisão é uma abordagem médica que utiliza informações detalhadas sobre os genes, o ambiente e o estilo de vida de cada pessoa para prevenir, diagnosticar e tratar doenças de forma altamente individualizada.
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.