As reações à medicação de pacientes com o mesmo tipo de cancro podem ser bastante distintas, o que torna o trabalho dos médicos mais complicado. Uma pesquisa da universidade Western University, no Canada, pode ser a resposta para este problema.
Foi desenvolvida uma máquina de aprendizagem de algoritmos- um ramo da inteligência artificial- que utiliza os dados genéticos para determinar a reacção que o paciente provavelmente terá, e assim personalizar o tratamento para cada doente.
“A inteligência artificial é uma ferramenta poderosa para prever os resultados de drogas, porque ele olha para a soma de todos os genes que interagem. Quanto mais cedo tratar um paciente com a medicação mais eficaz, mais provável é que se possa efetivamente tratar ou, possivelmente, até mesmo curar o paciente.”
Depois definiram os seus computadores para trabalhar os dados e identificar associações entre a droga e os genes do paciente.
A máquina de aprendizagem conseguiu prever a resistência a gemcitabina e sensibilidade de paclitaxel com 84% de precisão, a resistência a paclitaxel com 82% de precisão, e reação a gemcitabina (ou seja, remissão ou não) com 62 a 71% de precisão.
Os pesquisadores agora pretendem desenvolver os seus algoritmos e incrementar o sistema com mais dados para melhorar as previsões.
Há mais casos de máquinas de aprendizagem que estão a ser utilizadas para desenvolver o tratamento do cancro.
Foi criada este ano uma empresa, Deep Genomics ,que identifica variantes genéticas nunca antes vistas, e mutações em várias doenças colocando computadores contra enormes conjuntos de dados.
Outro exemplo é a máquina de aprendizagem de Nathan Han (com 15 anos), que no ano passado ganhou um prémio Intel, estuda as mutações de um gene específico relacionado com o cancro da mama.