Construindo Modelos de IA que Entendem Princípios Químicos
Uma Nova Era na Descoberta de Fármacos com Inteligência Artificial
Introdução
Em um universo repleto de compostos químicos, estima-se que entre 1020 e 1060 possam ter potencial como drogas de pequeno molécula. Avaliar cada um desses compostos experimentalmente seria extremamente demorado para os químicos. Por isso, nos últimos anos, pesquisadores têm utilizado inteligência artificial para identificar compostos que podem se tornar candidatos viáveis a medicamentos.
O Papel de Connor Coley
Um dos principais pesquisadores nesta área é o Professor Associado do MIT, Connor Coley, PhD '19. Ele é o Professor da Carreira de Desenvolvimento da Classe de 1957, com nomeações compartilhadas no departamento de Engenharia Química e no departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, além do MIT Schwarzman College of Computing. Sua pesquisa está na interseção da engenharia química e da ciência da computação, desenvolvendo e implementando modelos computacionais para analisar um grande número de compostos químicos, projetar novos compostos e prever rotas de reação que possam gerar esses compostos.
Um Legado Familiar na Ciência
Coley menciona que o interesse em ciência é um legado familiar. Com mais cientistas do que não cientistas em sua família, ele cresceu em um ambiente que valorizava a aprendizagem e a descoberta. Desde sua participação em competições de olimpíadas científicas na escola até sua graduação precoce, sua jornada acadêmica é marcada por um profundo interesse em combinar ciência e tecnologia.
Formação e Experiência
No Caltech, onde se formou em Engenharia Química, Coley começou a se interessar por ciência da computação, trabalhando em um laboratório de biologia estrutural. Seu trabalho de doutorado no MIT se concentrou em otimizar reações químicas automatizadas, combinando aprendizado de máquina com quimioinformática para planejar rotas de reação que poderiam gerar novas moléculas medicamentosas.
Desenvolvendo Modelos Computacionais Avançados
Um dos modelos desenvolvidos por Coley, conhecido como ShEPhERD, foi treinado para avaliar novas moléculas de medicamentos potenciais com base em como elas interagem com proteínas-alvo, considerando as suas formas tridimensionais. Este modelo está sendo utilizado por empresas farmacêuticas para ajudar na descoberta de novos fármacos.
Além disso, o laboratório de Coley desenvolveu um modelo de IA generativa chamado FlowER, que pode prever os produtos de reação resultantes da combinação de diferentes entradas químicas. Ao projetar esse modelo, os pesquisadores integraram princípios físicos fundamentais, como a lei da conservação da massa, e consideraram a viabilidade dos passos intermediários necessários para a reação.
O Futuro da Química com IA
“Estamos tentando dar mais intuição química medicinal ao modelo generativo, para que ele esteja ciente dos critérios e considerações corretas”, explica Coley. A pesquisa de Coley busca não apenas sintetizar compostos já existentes, mas também projetar novas moléculas com propriedades desejáveis e meios inovadores para produzi-las.
Conclusão
A pesquisa de Connor Coley representa uma emocionante nova era de descoberta de medicamentos, onde a inteligência artificial se torna uma aliada poderosa na pesquisa química. Ao aplicar modelos avançados que consideram tanto a ciência fundamental quanto as possibilidades emergentes nos campos da química e medicina, Coley e sua equipe estão pavimentando o caminho para o futuro da farmacologia.
Para mais informações, você pode entrar em contato com Sarah McDonnell pelo email s_mcd@mit.edu ou pelo telefone 617-253-8923.