Integração de Inteligência Artificial (IA) na fase de descoberta de medicamentos do R&D farmacêutico

A Capgemini Engineering combina Data Science, IT e habilidades científicas para desvendar a extrema complexidade do R&D farmacêutico e, assim, criar inovação inteligente e de valor acrescentado.

Cliente: Empresa multinacional biofarmacêutica

Região: Reino Unido

Indústria: Saúde & Ciências da Vida

Desafio do cliente: Como todas as empresas da indústria da saúde, esta multinacional farmacêutica encontrava-se sob enorme pressão para reduzir o tempo, custo e complexidade no desenvolvimento de novos medicamentos.

Solução: Através de uma parceria estratégica com a Capgemini centrada em Data Science, através de uma variedade de projetos diferentes, mas interligados, a empresa farmacêutica está progressivamente a integrar IA e machine learning na fase de desenvolvimento de medicamentos, para transformar o processo.

Benefícios:

  • Aumento da eficácia dos medicamentos descobertos e do valor do processo de descoberta dos mesmos;
  • Redução do custo, tempo e ineficácia do processo de descoberta de medicamentos;
  • Proporcionar às equipas de investigação o acesso a tecnologias inovadores e que maximizem os seus conhecimentos científicos.

A necessidade de acelerar

A pandemia COVID-19 trouxe a necessidade de processos de R&D mais rápidos em Ciências da Vida. Neste momento, trazer um novo medicamento para o mercado pode demorar até 10 anos e tem um custo de, pelo menos, 2 mil milhões de dólares. A indústria farmacêutica está plenamente consciente de que a descoberta de novos medicamentos, ensaios e lançamentos terapêuticos são extremamente complexos, dispendiosos e lentos: doenças virais que ameaçam a vida humana, tais como a COVID-19 e o Ébola, aumentaram a pressão em alterar esta situação.

Uma das maiores empresas farmacêuticas ao nível mundial, pretendia maximizar o potencial de Data Science e IA, para abrir caminho no mercado a novas terapias e medicamentos. Com toda a indústria em plena transformação, e a viver num ambiente de mercado turbulento, a corrida para encontrar novos medicamentos e novas indicações para os existentes, estava apenas a começar.

A fim de assegurar que tinha acesso às ferramentas certas para criar valor além do portfólio de serviços e pipeline de desenvolvimento, o cliente farmacêutico recorreu à parceria existente com a Capgemini, para acelerar a sua transição para processos de descoberta de medicamentos com IA, processos estes mais rápidos e conectados.

Desenvolver o processo de descoberta

A fase de descoberta de medicamentos envolve encontrar potenciais moléculas eficazes para o tratamento de doenças, um processo complexo que envolve longas quantidades de dados: o número de potenciais moléculas disponíveis para a conceção de medicamentos é 10^60. A empresa farmacêutica trabalhou em conjunto com a Capgemini, para criar e implementar novos métodos de machine learning e melhorar a “Quimioinformática”: as técnicas computacionais e matemáticas que se encontram envolvidas na análise de moléculas e das suas propriedades. Através da combinação de uma vasta experiência em IA e profundo conhecimento da matéria, foi possível aplicar técnicas de áreas aparentemente sem relação, para enfrentar os desafios impostos pelo R&D farmacêutico, na modelação de medicamentos computacionais.

Um desses projetos envolveu o aproveitamento das redes neurais por trás dos métodos de linguística, para ajudar a estabelecer novas moléculas, potencialmente, com as corretas propriedades e atividade biológica. Em conjunto, a empresa e a Capgemini foram capazes de aplicar as técnicas de tradução linguística para ‘traduzir’ o esboço de uma molécula existente, para uma totalmente nova, e gerar moléculas candidatas que correspondessem aos requisitos. Esta abordagem inovadora utiliza técnicas de machine-learning para orientar a conceção e o melhoria destas moléculas.

O segundo projeto centrou-se em simplificar e acelerar o fluxo do trabalho de investigação. Interfaces inconsistentes e a variabilidade dos dados entre as diferentes ferramentas, para a simulação em computador do ambiente químico das moléculas e interações com as proteínas, pode dificultar a utilização e a manutenção das tecnologias associadas à comunidade científica. Para resolver este problema, a multinacional farmacêutica e a Capgemini, criaram um sistema que combina a variedade de ferramentas, para criar novas moléculas, fazer previsões e realizar experiências. Esta solução permite aos investigadores combinar os seus conhecimentos científicos, com técnicas de IA, sem necessitarem de conhecimentos técnicos profundos sobre o sistema em si.

Um futuro inteligente

Estes são apenas dois exemplos de como a empresa farmacêutica e a Capgemini utilizaram a IA para melhorar a eficiência, lidar com a complexidade e inovar rapidamente para criar valor. Este processo inclui não só a procura de novas soluções moleculares, mas também do potencial para conferir novas utilizações a medicamentos existentes. Utilizar a IA para a modelação preditiva, nas fases iniciais do desenvolvimento de medicamentos, permite aos investigadores examinar melhor a variabilidade molecular, à medida que aceleram o processo de priorização. Tal utilização, tem ainda o potencial de transformar a descoberta de novos medicamentos, através do aumento da eficácia do que é desenvolvido, e da redução de custos, tempo e da ineficácia de todo o processo. A parceria demonstra que a IA proporciona um meio mais eficaz e fiável de obter valor a partir de dados complexos em escala.

CASO DE ESTUDO

Caso de estudo na indústria farmacêutica

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