As promessas da inteligência artificial de curar o câncer e todas as doenças ainda estão longe de resultados práticos decisivos, mas a startup de biotecnologia Vivodyne considera que o principal obstáculo não é a falta de capacidade computacional, e sim a falta de dados adequados sobre como os tecidos humanos funcionam. Por isso, a empresa desenvolveu laboratórios robóticos modulares que chama de HIVE, com o objetivo de produzir dados biológicos causais que possam ser usados para treinar modelos com uma compreensão maior das complexidades do corpo humano.
Os laboratórios HIVE podem, segundo a empresa, cultivar 20 tipos de tecidos humanos e depois expô-los automaticamente a diferentes doses, monitorando sua resposta. A ideia é passar da observação do estado de uma célula ou proteína em um momento específico para o acompanhamento do que acontece quando um determinado estímulo provoca uma mudança biológica posterior.
A lacuna entre os modelos de inteligência artificial e a biologia humana
Uma grande parte dos dados usados atualmente na pesquisa de descoberta de medicamentos baseia-se em experimentos com animais ou em estudos de células isoladas e proteínas. A Vivodyne considera que essas fontes nem sempre oferecem uma imagem suficiente do comportamento dos tecidos humanos vivos, especialmente quando a resposta resulta da interação entre várias vias biológicas.
Andrei Georgescu, diretor executivo e cofundador da empresa, explicou o problema dizendo que os modelos atuais aprendem a distinguir entre um “estado celular” e outro, mas não necessariamente aprendem que o segundo estado foi resultado de uma inflamação ou de um estímulo que causou a transição a partir do primeiro estado. Na sua visão, a ausência de testes humanos deixa os modelos sujeitos a produzir resultados que podem funcionar em camundongos, mas não ser transferidos para seres humanos.
Essa observação ocorre em um momento em que algumas declarações sobre a capacidade da inteligência artificial de curar o câncer começaram a parecer mais ambiciosas do que as evidências disponíveis. Dario Amodei, diretor executivo da Anthropic, observou que falar em curar o câncer com inteligência artificial se tornou mais próximo de uma frase feita do que de uma previsão confiável, embora já tenha abordado essa possibilidade em seus textos. Sam Altman também citou repetidamente a cura do câncer como justificativa para impulsionar a OpenAI rumo à inteligência artificial geral e aumentar os investimentos em computação, enquanto Demis Hassabis, do Google DeepMind, afirmou no ano passado que a inteligência artificial poderia ajudar a curar todas as doenças dentro de uma década.
O que os resultados atuais mostram?
Os resultados efetivos ainda são limitados. Um punhado de medicamentos projetados com a ajuda da inteligência artificial chegou a testes em seres humanos, e um deles chegou à fase 3, mas isso não eliminou os obstáculos fundamentais à aprovação de novos medicamentos. Além disso, o AlphaFold, que recebeu um Prêmio Nobel e contribuiu para a compreensão da estrutura básica da vida, ainda não produziu um novo medicamento efetivo, segundo a matéria. A Isomorphic Labs, empresa fundada para desenvolver a partir do AlphaFold, espera iniciar seus primeiros testes até o final de 2026, depois de eles terem sido originalmente previstos para 2025.
A matéria indica que cerca de 90% dos medicamentos que obtêm sucesso suficiente nos testes em animais para chegar aos ensaios clínicos posteriormente não recebem aprovação regulatória para uso em seres humanos. A Vivodyne afirma que seus tecidos alcançaram uma precisão preditiva de 94% em testes de toxicidade de células hepáticas em comparação com ensaios humanos, e que os tecidos das vias respiratórias corresponderam ao comportamento de tecidos humanos reais em 96% dos casos, enquanto a medula óssea alcançou correspondência total em testes que incluíram 20 medicamentos quimioterápicos diferentes. Esses são números divulgados pela empresa e não substituem uma comprovação independente em larga escala.
O que a Vivodyne está construindo na prática?
A Vivodyne se separou da Universidade da Pensilvânia em 2021, depois que Georgescu obteve um doutorado em bioengenharia. Na semana anterior à publicação da matéria, a empresa inaugurou o que chama de maior “centro de dados humanos” do mundo, pouco distante de São Francisco. A empresa afirma que realiza ali um número de experimentos equivalente ao dobro do total de experimentos com animais conduzidos nos Estados Unidos, sem revelar os nomes de seus parceiros, embora confirme colaborar com várias grandes empresas farmacêuticas.
O objetivo comercial imediato é ajudar os desenvolvedores de medicamentos a estimar as chances de sucesso de um candidato antes de gastar dezenas de milhões de dólares em um ensaio clínico. Georgescu compara isso aos testes de colisão da indústria automobilística: normalmente, o fabricante sabe antes do teste se o carro atenderá aos requisitos da NHTSA, enquanto os desenvolvedores de medicamentos entram nos ensaios clínicos com um grau menor de certeza, com alta probabilidade de o medicamento não obter aprovação da FDA.
A Vivodyne levantou pouco menos de 80 milhões de dólares em duas rodadas de financiamento lideradas pela Khosla Ventures. A empresa não revela os nomes dos clientes ou parceiros, portanto não é possível avaliar, apenas com base na matéria, a dimensão do uso comercial efetivo de sua plataforma.
Por que essa proposta é importante?
A importância do projeto da Vivodyne está em tentar abordar uma etapa frequentemente negligenciada no debate sobre inteligência artificial: a qualidade dos dados com os quais o modelo aprende, e não apenas o tamanho do modelo. A empresa afirma que os laboratórios HIVE acompanham centenas de milhares de experimentos em andamento nos quais tecidos doentes são expostos a diferentes estímulos, o que poderia fornecer dados de treinamento sobre relações causais e talvez apoiar modelos capazes de sugerir a causa que leva a um efeito específico.
Esse tipo de dado pode se tornar mais importante no desenvolvimento de terapias combinadas que tenham como alvo várias vias, pois Georgescu considera que o número de combinações possíveis está crescendo rapidamente e não pode ser explorado por meio de uma abordagem experimental aleatória. Mas a matéria não apresenta evidências de que a Vivodyne esteja próxima de curar o câncer; ela expõe uma aposta tecnológica de que melhorar os dados humanos pode ser uma condição necessária para alcançar um avanço mais realista na descoberta de medicamentos.