Formulação da terapia convencional contra a doença é baseada em tentativa e erro, sem garantia de eficácia e segurança (imagem: iStock).
FSG: inteligência artificial otimiza combinações de medicamentos em coquetel contra a tuberculose
Cientistas da Universidade Tufts, nos Estados Unidos, desenvolveram um método baseado em inteligência artificial para otimizar combinações de medicamentos em coquetéis contra a tuberculose. De acordo com a publicação do Bioanalysis Zone, do Future Science Group (FSG), o objetivo é reduzir o número de testes necessários para determinar se a combinação de fármacos terá alguma interação e se será eficaz de acordo com o quadro infeccioso do paciente.
Foram coletados dados de várias grandes pesquisas que investigaram combinações de dois dos 12 medicamentos para tuberculose estudados. A partir disso, a equipe usou modelos matemáticos que forneceram um conjunto de regras as quais os pares de fármacos devem atender para integrarem os coquetéis. Segundo a professora associada de Biologia Molecular e Microbiologia da Universidade Tufts e autora da pesquisa, Bree Aldridge, esse processo de seleção para o coquetel é mais simplificado e mais preciso na previsão de eficácia.
“Usando as regras de design que estabelecemos e testamos, podemos substituir um par de medicamentos por outros e saber com alto grau de confiança que esse par deve funcionar em conjunto com o outro para matar as bactérias da tuberculose em roedores”, afirma Aldridge. Atualmente, a terapia convencional contra a doença é baseada em tentativa e erro, uma vez que existem 20 compostos possíveis para o tratamento da doença. Estes devem ser combinados em coquetéis de três a quatro medicamentos, com mais de 6 mil combinações possíveis; entretanto, esta estratégia pode gerar bactérias resistentes à antibióticos.
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