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← O potencial médico da IA e dos metabólitos

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Showing Revision 8 created 04/02/2020 by Margarida Ferreira.

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

  9. que afeta mais de 20%
    da população, a nível mundial,
  10. não tem tratamento
    e pode resultar em cancro do fígado
  11. ou insuficiência hepática.
  12. Apenas sequenciar o ADN
    não nos dá informação suficiente
  13. para encontrar tratamentos eficazes.
  14. Pelo lado positivo, o nosso corpo
    possui muitas outras moléculas.

  15. Na verdade,
    há mais de 100 mil metabólitos.
  16. Os metabólitos são moléculas
    extremamente pequenas,
  17. como a glucose, a frutose,
    os lipídios, o colesterol...
  18. coisas de que ouvimos falar a toda a hora.
  19. Os metabólitos estão envolvidos
    no nosso metabolismo.
  20. Também estão por todo o ADN,
  21. por isso possuem informações
  22. dos nossos genes
    e do nosso estilo de vida.
  23. Entender os metabólitos é essencial
  24. para encontrar tratamento
    para muitas doenças.
  25. Eu sempre quis tratar pacientes.

  26. Mas, há 15 anos,
    abandonei a faculdade de medicina,
  27. porque reprovei a matemática.
  28. Pouco tempo depois,
    descobri uma coisa impressionante:
  29. eu podia usar matemática
    para estudar medicina.
  30. Desde então tenho criado algoritmos
    para analisar dados biológicos.
  31. Parecia fácil,
  32. vamos reunir dados de todos
    os metabólitos do nosso corpo,
  33. criar modelos matemáticos para mostrar
    como as doenças os alteram
  34. e intervir nessas alterações
    para as tratar.
  35. Então percebi porque é
    que ninguém tinha feito isso antes.

  36. É muito difícil.
  37. (Risos)

  38. Há muitos metabólitos no nosso corpo.

  39. Todos diferentes uns dos outros.
  40. Para alguns metabólitos,
    podemos medir a sua massa molecular
  41. utilizando instrumentos
    de espetrometria de massa.
  42. Mas como pode haver 10 moléculas
    exatamente com a mesma massa,
  43. não sabemos exatamente quais são,
  44. e se quisermos identificar todas,
  45. temos de fazer experiências
    que podem durar décadas
  46. e custar milhares de milhões de dólares.
  47. Então desenvolvemos uma plataforma
    de inteligência artificial, para isso.

  48. Aproveitámos o crescimento
    dos dados biológicos
  49. e criámos uma base de dados com
    todas as informações dos metabólitos
  50. e as suas interações com outras moléculas.
  51. Reunimos todos esses dados
    numa megarede.
  52. Depois, a partir de tecidos
    ou do sangue dos pacientes,
  53. medimos a massa dos metabólitos
  54. e descobrimos as massas
    que são alteradas na doença.
  55. Mas como disse antes,
    não sabemos exatamente quais são.
  56. Uma massa molecular de 180 pode ser
    glucose, galactose ou frutose.
  57. Todas elas têm a mesma massa.
  58. mas diferentes funções
    no nosso organismo.
  59. O nosso algoritmo de IA
    considerou todas essas ambiguidades.
  60. Depois procurou padrões nessa megarede
  61. para descobrir como essas massas
    metabólicas se ligam umas às outras
  62. para causarem doenças.
  63. Ao saber como estão ligadas,
  64. podemos deduzir qual
    é a massa do metabólito
  65. — como esse 180 aqui
    poderá ser glucose —
  66. e mais importante, descobrir
  67. como as alterações na glucose
    e noutros metabólitos
  68. conduzem a uma doença.
  69. Esta nova compreensão
    dos mecanismos das doenças
  70. vai-nos permitir explorar
    terapias eficazes para as tratar.
  71. Então formámos uma "startup"
    para levar esta tecnologia para o mercado

  72. e causar impacto na vida das pessoas.
  73. Eu e a minha equipa na ReviveMed
    estamos a trabalhar para descobrir
  74. terapias para as principais doenças
    da responsabilidade de metabólitos,
  75. como a doença hepática gordurosa,
  76. pois é causada pela acumulação de gorduras
  77. que são tipos de metabólitos no fígado.
  78. Como já disse, é uma grande
    epidemia sem tratamento.
  79. A doença hepática gordurosa
    é apenas um exemplo.

  80. No futuro, iremos combater
    centenas de outras doenças
  81. sem tratamento.
  82. Ao reunir cada vez mais dados
    sobre metabólitos
  83. e compreender como as alterações
    nos metabólitos
  84. causam as doenças,
  85. os nossos algoritmos ficam
    cada vez mais inteligentes
  86. para descobrir as terapias certas
    para os pacientes certos.
  87. E vamos conseguir aproximar-nos
    da nossa visão
  88. de salvar vidas com cada
    linha de código.
  89. Obrigada.

  90. (Aplausos)