{"id":89829,"date":"2018-08-07T10:42:25","date_gmt":"2018-08-07T13:42:25","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=89829"},"modified":"2018-08-07T10:42:25","modified_gmt":"2018-08-07T13:42:25","slug":"inteligencia-artificial-pode-evitar-testes-de-medicamentos-em-animais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/inteligencia-artificial-pode-evitar-testes-de-medicamentos-em-animais\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial pode evitar testes de medicamentos em animais"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>A intelig\u00eancia artificial j\u00e1 est\u00e1 sendo empregada em diferentes \u00e1reas, gerando avan\u00e7os significativos e facilitando a vida das pessoas. Agora, ela pode ser aplicada tamb\u00e9m para favorecer os animais. Um estudo rec\u00e9m-publicado na revista\u00a0Toxicological Sciences<\/em>\u00a0indica que \u00e9 poss\u00edvel prever as caracter\u00edsticas de novos componentes usando, para isso, os dados dispon\u00edveis de testes e experimentos anteriores. Na pr\u00e1tica, isso significa projetar efeitos (e efeitos colaterais) de novas drogas sem precisar test\u00e1-las em animais.<\/p>\n

O estudo, que conta com pesquisadores de institui\u00e7\u00f5es como a Johns Hopkins University (Baltimore, EUA) e a University of Konstanz (Alemanha), treinou um sistema de intelig\u00eancia artificial para prever qu\u00e3o t\u00f3xicas seriam milhares de subst\u00e2ncias qu\u00edmicas desconhecidas. As informa\u00e7\u00f5es v\u00eam de testes em animais realizados anteriormente.<\/p>\n

As consequ\u00eancias s\u00e3o animadoras, pois, em alguns casos, os resultados s\u00e3o mais confi\u00e1veis e precisos que os dos testes em animais. O modelo criado pelos pesquisadores consegue prever o grau de toxicidade para 10 mil produtos qu\u00edmicos em 9 tipos de testes. V\u00e1rios efeitos negativos podem ser analisados, desde amea\u00e7as a ecossistemas aqu\u00e1ticos at\u00e9 danos causados pela inala\u00e7\u00e3o das subst\u00e2ncias.<\/p>\n

Um dos autores da pesquisa, o toxicologista da Johns Hopkins University, Thomas Hartung, afirma, em entrevista ao site The Next Web, que os modelos computacionais poderiam substituir alguns testes padr\u00e3o que s\u00e3o aplicados a milh\u00f5es de animais todos os anos. \u201cO poder do big data significa que podemos produzir uma ferramenta mais previs\u00edvel que v\u00e1rios testes em animais\u201d.<\/p>\n

A pesquisa que ele lidera utilizou dados coletados pela Ag\u00eancia Europeia de Produtos Qu\u00edmicos (ECHA) desde 2007. Utilizando uma t\u00e9cnica comum em intelig\u00eancia artificial, o processamento natural de linguagem (NLP), eles alimentaram o modelo com informa\u00e7\u00f5es de aproximadamente 10 mil produtos qu\u00edmicos e suas propriedades. Detalhe: esses dados foram obtidos por meio de quase 800 mil testes em animais.<\/p>\n

As vantagens de utilizar intelig\u00eancia artificial para testar efeitos de subst\u00e2ncias qu\u00edmicas n\u00e3o dizem respeito apenas aos animais, pois tamb\u00e9m tornam o processo mais r\u00e1pido e menos dispendioso.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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