Acelerando a descoberta de antibióticos com o ChatGPT
O Dr. César de la Fuente e sua equipe estão usando novas ferramentas na luta contra a resistência antimicrobiana.
"É incrível pensar no quanto sabemos pouco e em tudo o que ainda há para descobrir. Tento transmitir isso aos jovens, para que entendam que o futuro pertence a eles. Mal compreendemos o mundo — e isso é empolgante, porque é aí que a ciência pode ajudar." —Dr. César de la Fuente
"Ferramentas como o ChatGPT estão nos ajudando a acelerar as descobertas científicas. É realmente um campo de experimentação para um cientista como eu."
Um problema crescente
A medicina moderna depende de antibióticos eficazes, que nos ajudam a nos recuperar de doenças comuns, cirurgias, partos e muito mais. No entanto, há um problema crescente: as bactérias combatidas pelos antibióticos são resilientes e, quanto mais usamos antibióticos contra elas, mais oportunidades surgem para que cepas resistentes se tornem dominantes. Isso é conhecido como resistência antimicrobiana (RAM). Cerca de 5 milhões de mortes estão associadas à RAM bacteriana todos os anos, e espera-se que esse número dobre até 2050.
Novos antibióticos são essenciais para ajudar a combater a RAM, mas o método tradicional — em que cientistas vão à natureza e investigam o solo, as plantas e outras matérias orgânicas em busca de moléculas ativas — é demorado e sujeito a tentativas e erros. Ferramentas como o ChatGPT e o Codex permitem que o Dr. César de la Fuente e sua equipe adotem uma abordagem inovadora e mais rápida para identificar novas moléculas na luta contra a RAM. "Fazemos tudo em velocidade digital", afirma ele.
"Muitas vezes, enquanto tomo uma xícara de café, minha equipe já descobriu uma enorme quantidade de novas moléculas que podem se tornar o próximo antibiótico."
"Nosso laboratório assume projetos de alto risco, mas, quando conseguimos fazê-los funcionar, os resultados são incríveis."
—Marcelo Der Torossian Torres
"O Codex é um ótimo copiloto. Quando quero implementar algo, o Codex consegue produzir o resultado em um segundo. Ele me ajuda a economizar tempo e me permite fazer outras coisas."
—Erik Hartman
"Como cientista experimental, desenvolver um algoritmo é um enorme avanço para mim. Posso usar o Codex para escrever um script e garantir que meus dados sejam representados graficamente da mesma forma em todos os experimentos."
—Angela Cesaro
Tratando a biologia como código
Um dos grandes avanços do Laboratório de la Fuente foi tratar essa questão como um problema de informação: o DNA, um dos elementos fundamentais da vida, é apenas um código. Ferramentas como o ChatGPT ajudam a equipe a criar algoritmos capazes de analisar rapidamente os sistemas complexos que definem nosso mundo e identificar novos candidatos a antibióticos em horas, não em anos.
"Agora podemos descobrir novas moléculas de antibióticos em poucas horas, em vez de levar cinco ou seis anos."
"Com o Codex, alguém que nunca programou e não entende a linguagem da ciência da computação agora pode fazer isso."
—Dr. César de la Fuente
Angela trabalha na bancada do laboratório criando moléculas para serem testadas.
O ChatGPT se tornou uma parte essencial do fluxo de trabalho do Laboratório de la Fuente. "Ele se tornou o cérebro coletivo do laboratório. Ele sabe como diferentes integrantes da equipe pensam sobre ciência, porque inserimos muitas de nossas ideias nele", afirma o Dr. de la Fuente. "Ele realmente capta nosso modo de pensar: como geramos ideias, nossa inventividade e aquilo que nós, seres humanos, acrescentamos."
O Codex eliminou barreiras entre os integrantes da equipe, que inclui desde cientistas tradicionais até profissionais de biologia computacional e engenharia de aprendizado de máquina. "Pessoas que, cinco anos atrás, jamais usariam um computador para outra finalidade além da análise de dados agora conseguem trabalhar com biologia computacional. Elas conseguem escrever algoritmos para identificar padrões nos dados ou visualizar resultados de maneiras que antes eram impossíveis."
"Nosso laboratório é muito diverso: temos profissionais de química, biologia e ciência da computação. Temos muitos talentos trabalhando em diferentes áreas."
—Jianing Bai
Uma visualização das estruturas moleculares que o Laboratório de la Fuente pesquisa em grande escala.
"A IA consegue conectar conhecimentos de diferentes disciplinas, ajudando-nos a formular perguntas melhores e desenvolver métodos mais eficazes para resolver problemas realmente difíceis."
—Tianang Leng
"Eu não estaria fazendo meu trabalho se não tentássemos enfrentar problemas enormes."
O futuro dos antibióticos
A combinação da inventividade humana com a inteligência das máquinas está ajudando a traçar um caminho promissor para o futuro da medicina. "Há apenas alguns anos, eu estava pessimista quanto à nossa capacidade de acompanhar a corrida armamentista entre a RAM e a capacidade humana de criar novas moléculas", afirma ele. "Mas alguns dos sistemas que desenvolvemos recentemente com ferramentas como o ChatGPT me dão muito mais esperança do que eu esperava." Para o Dr. de la Fuente, tudo o que ele faz está a serviço de um único objetivo: reduzir o sofrimento e salvar vidas. "Esperei a vida inteira por ferramentas que nos permitissem fazer o que fazemos hoje."
"Vimos que muitas das moléculas que descobrimos são, de fato, capazes de eliminar patógenos contemporâneos."
—Dr. César de la Fuente
"Imagine uma molécula criada por você em um computador e capaz de salvar vidas. Acho que os cientistas vivem por aqueles momentos em que descobrimos algo que ninguém jamais descobriu na história do mundo."