Harvard desenvolve algoritmo que prevê se remédio causará efeito colateral
Um novo programa pode prever se um medicamento causa algum efeito colateral no corpo. Os cientistas acreditam que o algoritmo pode ajudar médicos a escolher qual seria a melhor opção para o paciente.
O projeto foi desenvolvido por uma parceria entre pesquisadores da Harvard Medical School e do Novartis Institutes for BioMedical Research, e foi publicado no periódico EBioMedicine, na quarta-feira (17).
Como o estudo foi feito
Para montarem o programa, os cientistas usaram dois bancos de dados. Um contendo 600 mil relatórios médicos de reações adversas a medicamentos relatadas até 2014 e outro com informações de 184 proteínas que costumam interagir com 2.000 medicamentos diferentes.
Segundo eles, um único medicamento geralmente interage com várias proteínas no corpo, e alguma dessas interações pode gerar efeitos colaterais. Então, eles construíram um algoritmo de computador para bater ambas as informações que tinham dos bancos de dados e talvez encontrar quais eram as proteínas culpadas por essas interações não esperadas.
Os resultados foram animadores. O algoritmo descobriu 221 associações entre proteínas específicas e reações adversas a medicamentos. De acordo com os pesquisadores, essas associações indicaram tanto quais eram as proteínas que contribuíam para efeitos colaterais quanto as "inocentes", sem relações com as reações adversas.
Por exemplo, comprovou-se que a ligação à proteína hERG pode causar arritmias cardíacas. A proteína PDE3 está associada a mais de 40 reações adversas a medicamentos.
Utilidade médica
Os pesquisadores já alimentaram o algoritmo com informações atualizadas. A equipe adicionou relatórios coletados de 2014 a 2019, alguns dos quais revelaram efeitos colaterais que não haviam sido observados antes. A ideia é que ele ajude médicos e cientistas a prever se um medicamento causa algum efeito colateral por si só ou quando combinado com outros remédios.
Mas ainda há muito pela frente. "Nosso trabalho não é de forma alguma um entendimento completo de eventos adversos a medicamentos, porque muitos outros genes e proteínas podem contribuir para os quais nenhum ensaio está disponível ou nenhum medicamento foi testado", disse o principal autor do artigo Robert Ietswaart, pesquisador de genética no laboratório, em um comunicado à imprensa.
Segundo ele, embora os pesquisadores tenham fortalecido o modelo o máximo que puderam, o algoritmo ainda avalia menos de 1% dos 20 mil genes humanos.
Por mais que ele não possa prever todos os possíveis efeitos adversos, os cientistas esperam que o trabalho ajude os pesquisadores a identificar problemas em potencial no início e a desenvolver medicamentos mais seguros no futuro.
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