Acelerar a descoberta de antibióticos com o ChatGPT
O Dr. César de la Fuente e a sua equipa estão a utilizar novas ferramentas no combate à resistência antimicrobiana.
«É incrível pensar em quão pouco sabemos e em quanto há ainda por descobrir. Tento transmitir isso aos jovens, para que compreendam que o futuro lhes pertence. Mal compreendemos o que quer que seja sobre o mundo — e isso é entusiasmante, porque é aí que a ciência pode ajudar.» —Dr. César de la Fuente
«Ferramentas como o ChatGPT estão a ajudar-nos a acelerar a descoberta científica. É mesmo um espaço de experimentação para um cientista como eu.»
Um problema crescente
A medicina moderna depende de antibióticos eficazes, que nos ajudam a 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 antibióticos usamos para as combater, mais oportunidades surgem para as estirpes resistentes se tornarem dominantes. Este fenómeno é conhecido como resistência antimicrobiana (RAM). Todos os anos, cerca de 5 milhões de mortes estão associadas à RAM bacteriana, e prevê-se que este número duplique até 2050.
Os novos antibióticos são essenciais para ajudar a combater a RAM, mas o método tradicional — em que os cientistas procuram na natureza, explorando solo, plantas e outra matéria orgânica para encontrar moléculas ativas — é demorado e depende muito da tentativa e erro. Ferramentas como o ChatGPT e o Codex permitem ao Dr. César de la Fuente e à sua equipa adotar uma abordagem inovadora e mais rápida para identificar novas moléculas no combate à RAM. «Fazemos tudo à velocidade digital», afirma.
«Muitas vezes, enquanto bebo um café, a minha equipa já descobriu imensas moléculas novas que poderão vir a ser o próximo antibiótico.»
«O nosso laboratório assume projetos de alto risco, mas, quando somos bem-sucedidos, os resultados são incríveis.»
—Marcelo Der Torossian Torres
«O Codex é um excelente copiloto. Quando quero implementar algo, o Codex consegue produzi-lo num segundo. Ajuda-me a poupar tempo e permite-me fazer outras coisas.»
—Erik Hartman
«Enquanto cientista experimental, desenvolver um algoritmo é um enorme passo para mim. Posso usar o Codex para escrever um script e garantir que os meus dados são representados graficamente da mesma forma em todas as experiências.»
—Angela Cesaro
Tratar a biologia como código
Um dos grandes avanços do laboratório de la Fuente foi encarar este problema como uma questão de informação: o ADN, a base da vida, é apenas um código. Ferramentas como o ChatGPT ajudam a equipa a conceber algoritmos capazes de analisar rapidamente os sistemas complexos que definem o nosso mundo e identificar novos candidatos a antibióticos em horas, em vez de anos.
«Agora conseguimos descobrir novas moléculas antibióticas em poucas horas, em vez de cinco ou seis anos.»
«Com o Codex, alguém que nunca tenha programado e não compreenda a linguagem da informática pode agora fazê-lo.»
—Dr. César de la Fuente
Angela trabalha no laboratório experimental para criar moléculas a testar.
O ChatGPT tornou-se uma parte essencial do fluxo de trabalho do laboratório de la Fuente. «Tornou-se o cérebro coletivo do laboratório. Sabe como os diferentes membros da equipa pensam sobre ciência, porque partilhamos lá muitas das nossas ideias», afirma o Dr. de la Fuente. «Capta realmente o nosso pensamento: a forma como geramos ideias, o nosso engenho e aquilo que nós, enquanto seres humanos, trazemos.»
O Codex derrubou barreiras entre os membros da equipa, que inclui desde cientistas tradicionais a biólogos computacionais e engenheiros de aprendizagem automática. «Pessoas que, há cinco anos, nunca teriam usado um computador para outra coisa além de analisar dados conseguem agora fazer biologia computacional. Conseguem escrever algoritmos para identificar padrões nos seus dados ou visualizar os resultados de formas que antes eram impossíveis.»
«Somos um laboratório muito diversificado: temos químicos, biólogos e informáticos. Temos muitas pessoas talentosas a trabalhar em diferentes áreas.»
—Jianing Bai
Uma visualização das estruturas moleculares que o laboratório de la Fuente pesquisa em grande escala.
«A IA pode interligar conhecimentos de diferentes disciplinas, ajudando-nos a fazer melhores perguntas e a desenvolver melhores métodos para resolver problemas realmente difíceis.»
—Tianang Leng
«Não estaria a fazer o meu trabalho se não tentássemos enfrentar problemas enormes.»
O futuro dos antibióticos
A combinação do engenho humano com a inteligência das máquinas está a ajudar a traçar um caminho promissor para o futuro da medicina. «Ainda há apenas dois anos, estava pessimista quanto à nossa capacidade de acompanhar a corrida entre a RAM e a capacidade da humanidade para criar novas moléculas», afirma. «Mas alguns dos sistemas que desenvolvemos recentemente com ferramentas como o ChatGPT dão-me agora muito mais esperança do que esperava.» Para o Dr. de la Fuente, tudo o que faz serve um único objetivo: reduzir o sofrimento e salvar vidas. «Esperei toda a minha vida por ferramentas que nos permitissem fazer o que fazemos hoje.»
«Verificámos que muitas das moléculas que descobrimos são, de facto, capazes de eliminar agentes patogénicos contemporâneos.»
—Dr. César de la Fuente
«Imagine uma molécula criada por si num computador, capaz de salvar vidas. Creio que os cientistas vivem para aqueles momentos em que descobrimos algo que ninguém, em toda a história do mundo, descobriu.»