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← O potencial médico da IA e dos metabólitos

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Showing Revision 10 created 11/06/2019 by Gustavo Rocha.

  1. Em 2003,
  2. quando sequenciamos o genoma humano,
  3. pensamos que teríamos a resposta
    para tratar muitas doenças.
  4. Mas a realidade está bem longe,
  5. porque, além de nossos genes,
  6. nosso ambiente e estilo de vida
    podem ter um papel significativo
  7. no desenvolvimento
    de muitas doenças importantes.
  8. Um exemplo é a esteatose hepática,

  9. que afeta mais de 20%
    da população mundial,
  10. não tem tratamento
    e leva ao câncer hepático
  11. ou à insuficiência hepática.
  12. O sequenciamento do DNA por si só
    não nos fornece informações suficientes
  13. para encontrar terapias eficazes.
  14. Pelo lado positivo, há muitas
    outras moléculas em nosso corpo.

  15. De fato, há mais de 100 mil metabólitos.
  16. Metabólitos são quaisquer moléculas
    superpequenas em tamanho.
  17. Exemplos conhecidos são glicose,
    frutose, gorduras, colesterol,
  18. coisas que ouvimos o tempo todo.
  19. Metabólitos estão envolvidos
    em nosso metabolismo.
  20. Também estão em regiões do DNA
  21. e carregam informações de nossos genes
    e também de nosso estilo de vida.
  22. Compreender os metabólitos
  23. é fundamental para descobrir
    tratamentos para muitas doenças.
  24. Sempre quis tratar pacientes.

  25. Apesar disso, há 15 anos,
    deixei a faculdade de medicina
  26. pois eu sentia falta da matemática.
  27. Logo depois, descobri algo incrível:
  28. posso usar a matemática
    para estudar medicina.
  29. Desde então, venho desenvolvendo
    algoritmos para analisar dados biológicos.
  30. Parecia fácil:
  31. vamos coletar dados de todos
    os metabólitos de nosso corpo,
  32. desenvolver modelos matemáticos
  33. para descrever como eles mudam
    com certas doenças
  34. e intervir nessas mudanças para tratá-las.
  35. Foi aí que percebi por que
    ninguém havia feito isso antes:

  36. é extremamente difícil.
  37. (Risos)

  38. Existem muitos metabólitos em nosso corpo.

  39. Cada um é diferente do outro.
  40. Para alguns metabólitos,
    podemos medir a massa molecular
  41. com instrumentos
    de espectrometria de massa.
  42. Mas, como pode haver dez moléculas
    com a mesma massa,
  43. não sabemos exatamente o que são
  44. e, se quisermos identificar
    todas claramente,
  45. teremos que fazer mais experimentos,
    o que pode levar décadas
  46. e custar bilhões de dólares.
  47. Desenvolvemos uma plataforma
    de inteligência artificial, ou IA,

  48. para fazer isso.
  49. Aproveitamos o crescimento
    de dados biológicos
  50. e construímos um banco de dados
  51. de qualquer informação
    existente sobre metabólitos
  52. e suas interações com outras moléculas.
  53. Reunimos todos esses dados
    em uma megarrede.
  54. E a partir de tecidos
    ou sangue de pacientes,
  55. medimos massas de metabólitos
  56. e encontramos as massas
    que variam em uma doença.
  57. Mas, como mencionei antes,
    não sabemos exatamente o que são.
  58. Uma massa molecular de 180
    poderia ser glicose, galactose ou frutose.
  59. Todas têm exatamente a mesma massa,
  60. mas funções diferentes em nosso corpo.
  61. Nosso algoritmo de IA
    considerou todas essas ambiguidades
  62. e explorou essa megarrede para descobrir
  63. as interconexões dessas massas metabólicas
  64. que resultam em doenças.
  65. Pela maneira como estão conectadas,
  66. conseguimos deduzir
    a massa de cada metabólito -
  67. como, neste exemplo,
    180 poderia ser glicose -
  68. e, mais importante, descobrir
  69. como mudanças na glicose
    e em outros metabólitos
  70. levam a uma doença.
  71. Essa nova compreensão
    dos mecanismos das doenças
  72. nos permite descobrir terapias
    eficazes para o tratamento.
  73. Assim criamos uma "startup"
    para levar essa tecnologia ao mercado

  74. e impactar a vida das pessoas.
  75. Agora, minha equipe e eu da ReviveMed
    estamos trabalhando para descobrir
  76. terapias para doenças importantes
    causadas por metabólitos,
  77. como a esteatose hepática,
  78. pois é causada pelo acúmulo de gorduras,
  79. que são tipos de metabólitos no fígado.
  80. Como mencionei antes,
  81. é uma epidemia enorme
    que não tem tratamento.
  82. E a esteatose hepática é só um exemplo.

  83. No futuro, lidaremos
    com centenas de outras doenças
  84. que não têm tratamento.
  85. Ao coletar cada vez mais dados
    sobre metabólitos
  86. e entender como as mudanças
    nos metabólitos
  87. levam ao desenvolvimento de doenças,
  88. nossos algoritmos ficarão
    cada vez mais inteligentes
  89. para descobrir as terapias certas
    para os pacientes certos.
  90. E ficaremos mais próximos
    de alcançar nossa visão
  91. de salvar vidas com cada linha de código.
  92. Obrigada.

  93. (Aplausos)