É fácil esquecer que bilhões de reações químicas ocorrem dentro de cada célula. Eles nos mantêm vivos. Eles nos mantêm em movimento. Quando esses processos falham, ficamos doentes. O problema é que a medicina moderna produz dados numa escala que o cérebro humano não consegue processar. Estamos cientes. Você precisa de um computador para entender isso. Em particular, a bioinformática e a inteligência artificial são necessárias para colmatar a lacuna entre o conhecimento biológico bruto e o progresso médico real.
Inundação de informações em medicina molecular
A pesquisa em biologia molecular não envolve mais apenas misturar produtos químicos em um béquer. It’s all about creating large data sets. Lembra do Projeto Genoma Humano? Esta é uma grande conquista, mas é apenas o começo. O sequenciamento do genoma nos deu as letras da vida, mas não nos deu a história.
Quando o conjunto estiver concluído, o trabalho propriamente dito começa. Os pesquisadores precisam explicar as conexões entre os diferentes pontos de dados. Sem métodos eficazes de bioinformática, esses dados tornam-se apenas ruídos inúteis. Como salienta Hans-Werner Möwes, da Universidade Técnica de Munique, estes dados são inutilizáveis sem métodos computacionais eficientes.
Biólogos e programadores precisam trabalhar juntos aqui. Os biólogos sabem o que significam os genes. Os programadores sabem como construir redes que coletam e ordenam informações. Nenhum dos dois pode mais trabalhar sozinho.
Procurando por genes BRCA
Considere o câncer de mama. É importante que as mulheres com histórico familiar desta condição compreendam o seu risco genético. Os fatores de risco mais conhecidos são as mutações dos genes BRCA1 e BRCA2. Mutações em qualquer um deles aumentam o risco de câncer de mama em 60-80%.
Parece fácil identificar essas mutações. Na realidade, isto é um pesadelo logístico. Os biólogos humanos não podem digitalizar manualmente o genoma humano e encontrar duas sequências específicas de agulhas num palheiro de milhares de milhões de pontos de dados. Isso levará anos. Também é fácil cometer erros.
Os computadores mudaram a equação. Uma rede de computadores inteligentes pode escanear todo o código genético em uma fração do tempo que um ser humano leva para ler uma página. Eles relatam anomalias. Isto permite que medidas preventivas sejam implementadas numa fase inicial. A detecção precoce pode salvar vidas.
Encontre causas desconhecidas usando comparação
Esta tecnologia tem aplicações além dos genes conhecidos, como BRCA1 e BRCA2. Ainda existem muitas doenças que os médicos não conseguem explicar. Estas são frequentemente chamadas de “doenças raras” ou simplesmente doenças inexplicáveis.
A análise computacional oferece um caminho a seguir. Ao comparar os genomas de pessoas que sofrem da mesma doença desconhecida, os algoritmos podem encontrar semelhanças genéticas. Se um determinado padrão genético ocorrer em 90% dos pacientes, mas não em controles saudáveis, esse padrão pode ser a causa.
Esta abordagem muda os cuidados de saúde de reativos para proativos. O foco muda do tratamento dos sintomas para a solução da causa raiz. Isto permite aos investigadores identificar potenciais alvos terapêuticos que de outra forma estariam escondidos no ruído da variação genética de um indivíduo.
A interseção entre biologia e código envolve mais do que velocidade. É tudo uma questão de possibilidades. Estamos abrindo portas que antes estavam fechadas por enormes quantidades de dados. À medida que os algoritmos ficam mais inteligentes, as perguntas que podemos fazer sobre a nossa própria biologia se aprofundam. Os dados estão esperando. As ferramentas estão prontas. The next step is to know what to look for.
Fora da norma: Por que a inteligência artificial está reescrevendo as regras do diagnóstico médico
O tempo de confiar totalmente nos algoritmos computacionais tradicionais em bioinformática está chegando ao fim. Em vez disso, sistemas alimentados por inteligência artificial (especialmente redes neurais) intervêm para lidar com tarefas analíticas complexas. Estas não são apenas calculadoras rápidas. São ferramentas treinadas em grandes conjuntos de dados para tomar decisões e análises autônomas sem intervenção humana constante.
Considere o processo de treinamento de um sistema de detecção de câncer de mama. A máquina não iniciou intuitivamente. Tudo começa com dados. O radiologista fornece uma série de mamografias onde o tumor é marcado. Este é um trabalho básico.
“Precisamos dizer ao computador quais células na imagem são células cancerígenas para que ele possa aprender e eventualmente identificá-las individualmente.”
— Shadi Albarkouni, Universidade Técnica de Munique
A lógica é simples, mas eficaz. Ao alimentar o sistema com essas imagens rotuladas, os pesquisadores ensinaram o algoritmo a reconhecer padrões estruturais específicos associados a tumores malignos. Aprenda a distinguir o tecido tumoral do tecido saudável com base em sinais visuais que são difíceis de detectar a olho nu ou por médicos de rotina.
Uma vez treinada, a IA pode escanear novas imagens de mamografia por conta própria. Sinalize e verifique estruturas suspeitas. Isto não é ficção científica. Alguns destes sistemas já operam a um nível comparável ao dos radiologistas humanos. Esses usos não se limitam ao câncer de mama.
–Câncer de pele
– Outros tumores
Essa mudança mudará o fluxo de trabalho. Os médicos não precisam mais depender apenas do reconhecimento manual de padrões para cada exame. A inteligência artificial cuida do árduo trabalho da triagem inicial. Destaque possíveis problemas. Um especialista humano irá então verificar isso.
Isso não significa mudar de médico. Isso melhora suas habilidades. Esta tecnologia pode lidar com o volume. Os especialistas cuidam das nuances. Para os pacientes, isso significa um diagnóstico mais rápido. Isso significa menos erros no diagnóstico. Isto significa que os sistemas de saúde estão a tornar-se mais sofisticados.
Os resultados já são visíveis na prática clínica. A precisão é comparável à de profissionais médicos experientes. Este é apenas o começo. Quanto mais informações são adicionadas ao modelo, mais detalhadas se tornam as diferenças. A linha entre a análise humana e a análise da máquina está se confundindo, não de uma forma assustadora, mas de uma forma prática.
Estamos caminhando em direção ao futuro do diagnóstico colaborativo. O computador forneceu as evidências. Os médicos fornecem informações básicas. Trabalhando juntos, podemos alcançar melhores resultados. Mas o valor da tecnologia é determinado pela informação que ela fornece. O lixo entra, o lixo sai. Esta ainda é a regra básica.
Gamificação na Krebsforschung
Algoritmos de diagnóstico são apenas os dados que você precisa treinar. O problema? Os especialistas médicos não têm tempo de verdade, mas há uma sonda manual para etiquetagem. Süleyman Albarqouni e sua equipe haben das erkannt. Ihre Lösung ist ungewöhnlich: um jogo.
É um absurdo. Um jogo de computador para Krebsbekämpfung?
Genau. Freiwillige Spieler navega durante o download digital. Seu Aufgabe é simples e brutal: Identifiziere die bösartigen Zellen. Schieße sie ab. Jede Klick wird zur Trainingsdatenpunkt. Die KI lernt aus den Entscheidungen der Menschen. Sie erkennt Muster, die dem menschlichen Auge entgehen könnten, aber der Computer noch nicht verstanden hat. É crowdsourcing em massa biológica. E é funcionalmente schneller como qualquer anotação hermética.
O mundo caótico da perda de proteínas
Doch Krebsdiagnose ist nur ein Zweig. O outro, vielleicht wichtigere, encontra-se na Bioinformatik. Aqui está uma proteína.
As proteínas são as máquinas dos cortadores. Um Medikamente ou Impfstoffe zu entwickeln, muss man verstehen, wie esta máquina funciona. E sua função depende 100% de seu formulário. A estrutura 3D.
A estrutura para o desenvolvimento é um pesadelo matemático.
Nehmen wir uma proteína com 150 aminoácidos. O Anzahl der möglichen Faltungen fica em $3^{150}$. Das ist eine Zahl, die das menschliche Verständnis sprengt. Apenas para supercomputadores é o método de força bruta mais fácil. Você não pode usar nenhum Möglichkeiten durante a operação. Man braucht einen Shortcut. Homem braucht Intuição.
Aqui você encontra Künstliche Intelligenz no jogo. Não como assistente, sonde com Erkunder.
AlphaFold e Durchbruch
O Google DeepMind tem aqui um Meilenstein gesetzt. AlphaFold não é um software exclusivo. É uma rede neuronal com 170.000 sequências de proteínas formadas e sua estrutura pré-definida.
Der Prozess ist faszinierend. Die KI sucht nach Gesetzmäßigkeiten. Leia-o, se os aminoácidos forem zusammenpassen, se o pecado físico for ausente e se a configuração for estável.
Se AlphaFold não tiver uma sequência incomum, passe Magie.
A ordem da sequência não é uma forma correta. A estrutura inédita foi projetada no estado atual. Das Ergebnis ist eine Vorhersage, die der tatsächlichen Realität oft verblüffend nahekommt. Das beschleunigt die Arzneimittelentwicklung von Jahren auf Tage. Oder Stunden.
Die Grenzen zwischen Spiel, Biologie und Datenverarbeitung verschwimmen. Nós treinamos algoritmos com cliques. Wir zwingen Machinen, die Sprache der Proteine zu sprechen. O código foi feito para Skalpell.
E foi kommt als nächstes? Nós somos bons.
