Como o aprendizado de máquina pode ajudar a produzir vacinas personalizadas contra o câncer?

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O uso de redes neurais artificiais pode reduzir o tempo de computação necessário para criar uma vacina personalizada contra o câncer, que atualmente é um processo demorado, para menos de uma hora, disse o diretor do Centro Nacional de Pesquisa Gamaleya para Epidemiologia e Microbiologia (Rússia), Alexander Gintsburg, à TASS.

Atualmente, o desenvolvimento de uma vacina leva muito tempo, pois é preciso calcular a aparência de uma vacina de mRNA, usando o método matricial, em termos matemáticos. Entramos em contato com o Instituto Ivannikov, que usará IA para fazer esses cálculos, e esses processos levarão de meia hora a uma hora.

O pesquisador explicou anteriormente à TASS que um banco de dados de teste com 40.000 a 50.000 sequências tumorais, com reconhecimento de antígeno compatível, traduzido em proteína ou RNA em pacientes, é necessário para treinar a IA. Ele disse que isso ajudaria a determinar se a vacina pode ser usada individualmente.

A vacina foi desenvolvida em colaboração com diversos centros de pesquisa. Andrey Kaprin, diretor-geral do Centro de Pesquisa em Radiologia Médica do Ministério da Saúde da Rússia, afirmou que os testes pré-clínicos foram concluídos.

Como o aprendizado de máquina pode ajudar na produção de vacinas contra o câncer?

O uso de inteligência artificial no desenvolvimento de vacinas contra o câncer permite um tratamento personalizado, mas também representa novos desafios para desenvolvedores e reguladores de medicamentos.

Na imunoterapia, os avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina podem ajudar a processar dados de biópsias de câncer para desenvolver vacinas que visem mutações específicas de pacientes. A capacidade de atingir mutações específicas de pacientes não é novidade, e medicamentos direcionados ao câncer, como tratamentos anti-HER2 e inibidores de CDK4/6, tornaram-se um sucesso de vendas no setor. No entanto, o potencial da IA para identificar neoantígenos a partir de biópsias individuais de pacientes aumentou a eficiência desse processo.

O uso de IA se tornou um importante tópico de discussão em muitos setores, e o farmacêutico não é exceção.

"Mutações detectadas em biópsias de pacientes podem ser inseridas em um algoritmo para prever quais mutações são mais imunogênicas", disse Scott Ebbinghaus, vice-presidente de pesquisa clínica da Merck. "A partir daí, podemos sintetizar o RNA que codifica cada gene cancerígeno mutado, adaptado ao sistema imunológico. Cada vacina será única para cada indivíduo."

Ao contrário dos tratamentos desenvolvidos com um único antígeno fixo, o sistema de IA buscará aprimorar sua capacidade de selecionar neoantígenos. O algoritmo analisa as mutações genéticas presentes no tumor de um paciente e prevê os neoantígenos com maior probabilidade de desencadear uma resposta imune. "O algoritmo tem a capacidade de aprender ao longo do tempo, combinando dados clínicos e de imunogenicidade, e esperamos que melhore na seleção de neoantígenos com probabilidade de serem clinicamente ativos", disse Kyle Holen, diretor de desenvolvimento terapêutico e oncologia da Moderna.

Outra empresa que utiliza IA é a Transgene, que está em parceria com a NEC Corporation para desenvolver vacinas personalizadas contra o câncer. Em vez de vacinas de mRNA, a Transgene está trabalhando com vetores virais para treinar o sistema imunológico do paciente a combater alvos específicos do câncer.

À medida que as vacinas contra o câncer avançam para testes em estágios avançados, um dos desafios será a regulamentação dos produtos em potencial. A Food and Drug Administration (FDA) dos EUA divulgou um documento de orientação abordando vacinas multiantígenas. A agência afirma que cada componente dessas vacinas pode não precisar ser avaliado individualmente quanto à segurança e à eficácia. No entanto, o documento afirma que isso será "considerado caso a caso".

A FDA “reconhece o potencial da inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/ML) para acelerar o desenvolvimento de tratamentos personalizados”, disse um porta-voz da FDA.

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