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A tecnologia de intelig\u00eancia artificial vai muito al\u00e9m de informar a previs\u00e3o do tempo e recomendar m\u00fasicas. Cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) utilizaram da IA para chegar a um novo antibi\u00f3tico capaz de combater os mais raros grupos de bact\u00e9rias. O medicamento final foi batizado de halicina \u2013 uma homenagem a Hal, intelig\u00eancia artificial do filme\u00a02001: Uma odiss\u00e9ia no espa\u00e7o<\/i>.<\/p>\n
O novo composto comprovou efic\u00e1cia contra as variedades\u00a0Acinetobacter baumannii\u00a0<\/i>e\u00a0Enterobacteriaceae<\/i>, classificadas pela Organiza\u00e7\u00e3o Mundial de Sa\u00fade (OMS) como \u201ccr\u00edticas\u201d, pois s\u00e3o altamente resistentes. Em testes, ela tamb\u00e9m foi capaz de matar o\u00a0Mycobacterium tuberculosis\u00a0<\/i>(causador da tuberculose).\u00a0A resist\u00eancia aos medicamentos \u00e9 resultado de muta\u00e7\u00f5es das bact\u00e9rias, que possibilitam que elas contornem os mecanismos do antibi\u00f3tico.<\/p>\n
Como a IA funciona<\/b><\/p>\n
Para treinar o algoritmo, cientistas primeiro a fizeram \u201cmemorizar\u201d caracter\u00edsticas at\u00f4micas e moleculares de quase 2,5 mil medicamentos e compostos naturais. Junto a isso, estavam informa\u00e7\u00f5es se essas subst\u00e2ncias impediam ou n\u00e3o o crescimento da bact\u00e9ria\u00a0E. coli<\/i>, esp\u00e9cie de bact\u00e9ria comumente encontrada no est\u00f4mago de animais \u2013 certas linhagens podem causar infec\u00e7\u00f5es alimentares em humanos.<\/p>\n
Com essas informa\u00e7\u00f5es, a IA entendia quais caracter\u00edsticas moleculares produziam bons antibi\u00f3ticos. Ent\u00e3o, o algoritmo foi apresentado a uma biblioteca com mais de seis mil compostos, todos estudados para tratamento de sa\u00fade humana. Nessa hora, ela deveria cruzar as informa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o s\u00f3 identificando aqueles que eram eficazes, mas tamb\u00e9m os que eram diferentes dos antibi\u00f3ticos j\u00e1 existentes. Depois de algumas horas, alguns compostos se apresentaram como antibi\u00f3ticos \u201cideais\u201d\u00a0\u2013 a in\u00e9dita halicina estava nessa lista.<\/p>\n
O algoritmo continuou sendo testado em outros bancos de dados digitais. Ele foi ensinado com um banco com cerca de 1,5 bilh\u00f5es de compostos. Desses, focou em 107 milh\u00f5es deles e, tr\u00eas dias depois, j\u00e1 sabia eleger 23 antibi\u00f3ticos em potencial. Fazer o trabalho de forma manual, testando cada uma das combina\u00e7\u00f5es,\u00a0seria praticamente imposs\u00edvel.\u00a0\u00a0A pretens\u00e3o \u00e9 que, em breve, mais antibi\u00f3ticos sejam desenvolvidos e testados dessa forma.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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