No mundo da farmacologia moderna, a segurança e eficácia dos tratamentos farmacológicos são prioridades inquestionáveis. Uma das grandes preocupações dos profissionais de saúde é a interação medicamentosa, fenômeno que ocorre quando a ação de um remédio é alterada pela presença de outro, podendo comprometer a eficácia do tratamento ou aumentar o risco de reações adversas. Em um grande avanço, pesquisadores do MIT, do Brigham and Women’s Hospital e da Duke University desenvolveram um novo modelo que promete identificar com precisão fármacos que não devem ser tomados conjuntamente, utilizando-se de um algoritmo de aprendizado de máquina.
Medicamentos ingeridos por via oral atravessam o revestimento do trato digestivo, onde proteínas transportadoras nas células auxiliam nesse processo. Até recentemente, o conhecimento sobre quais transportadores específicos cada medicamento utiliza para sua absorção era limitado, dificultando a prevenção de interações prejudiciais. A identificação precisa desses transportadores é essencial, pois fármacos que dependem do mesmo transportador podem interferir entre si, reduzindo a eficácia do tratamento ou provocando toxicidades.
A abordagem desenvolvida pelos pesquisadores combina modelos de tecidos com algoritmos de aprendizagem automática, permitindo não apenas a identificação dos transportadores utilizados por diferentes fármaco mas também a previsão de interações potencialmente perigosas. Esta estratégia já revelou, por exemplo, que um antibiótico comumente prescrito e um anticoagulante podem interferir um no outro, uma descoberta que poderia ter implicações significativas na prática médica.
O processo de pesquisa das interações medicamentosas
Utilizando tecido intestinal de porco cultivado em laboratório, os cientistas puderam expor o tecido a diferentes medicamentos e medir a eficácia da absorção. A técnica de siRNA foi empregada para “desligar” temporariamente os transportadores específicos, permitindo aos pesquisadores entender melhor como cada um influencia a absorção de diversos medicamentos. Este método pioneiro levou à identificação dos transportadores para 23 medicamentos comuns.
Em seguida, um modelo de aprendizado de máquina foi treinado com esses dados, juntamente com informações de bancos de dados de medicamentos, capacitando-o a fazer previsões sobre as interações entre os medicamentos com base em suas estruturas químicas. Este modelo inovador não só confirmou interações já conhecidas mas também identificou novas interações potenciais, demonstrando sua eficácia e potencial impacto na medicina personalizada e na segurança do paciente.
Implicações clínicas e futuras aplicações
A capacidade de prever interações medicamentosas com alta precisão tem implicações significativas. Para pacientes, isso significa tratamentos mais seguros e eficazes, com menor risco de reações adversas. Para os profissionais de saúde, oferece uma ferramenta poderosa na escolha dos regimes de tratamento, especialmente em populações polimedicadas, como idosos.
Além disso, essa tecnologia tem potencial para facilitar o desenvolvimento de novos remédios. Os desenvolvedores podem utilizar essas informações para ajustar as formulações, evitando interações indesejadas e melhorando a capacidade de absorção dos medicamentos. Empresas de biotecnologia, como a Vivtex, já estão explorando como esses ajustes podem ser implementados na prática.
A pesquisa liderada por Giovanni Traverso e sua equipe representa um avanço na busca por tratamentos mais seguros e personalizados. Ao combinar técnicas avançadas de biologia molecular com o poder do aprendizado de máquina, este novo modelo abre caminhos para uma era de medicina mais informada e eficiente, onde interações medicamentosas perigosas podem ser previstas e evitadas com precisão.
