A mais recente ferramenta de inteligência artificial (IA) da Google conseguiu resolver, em apenas dois dias, um problema que cientistas levaram uma década a decifrar.
10 anos de investigação resolvidos em apenas 2 dias
José Penadés, professor de microbiologia no Imperial College London, e a sua equipa passaram 10 anos a investigar de que forma certas superbactérias desenvolvem resistência a antibióticos – um fenómeno alarmante que representa uma ameaça crescente à saúde global, e que causa milhões de mortes anualmente.
Contudo, quando os investigadores colocaram esta questão à ferramenta de IA da Google, conhecida como “cocientista”, receberam uma resposta surpreendente. Em apenas dois dias, a IA chegou à mesma conclusão a que os cientistas tinham chegado após anos de trabalho. E, na altura, os resultados da equipa ainda não tinham sido publicados.
Penadés chegou até a contactar a Google para confirmar se a empresa teria tido acesso antecipado à sua investigação. A resposta foi negativa. Os investigadores publicaram posteriormente os seus resultados a 19 de fevereiro na plataforma bioRxiv, embora ainda não tenham sido sujeitos a revisão.
Os nossos resultados demonstram que a IA tem o potencial de sintetizar todas as evidências disponíveis e orientar-nos para as questões e experiências mais relevantes.
Se este sistema funcionar conforme esperamos, pode mudar radicalmente a investigação científica, ajudando-nos a evitar becos sem saída e a acelerar o progresso a um ritmo extraordinário.
Afirmou Tiago Dias da Costa, coautor do estudo e docente de patogénese bacteriana no Imperial College London.
A utilização de IA no combate às superbactérias
A resistência antimicrobiana (RAM) ocorre quando microrganismos infeciosos – como bactérias, vírus, fungos e parasitas – desenvolvem resistência aos medicamentos, tornando os tratamentos ineficazes. Considerada uma “pandemia silenciosa”, a RAM é um dos maiores desafios sanitários da atualidade, agravada pelo uso excessivo de antibióticos na medicina e na agricultura.
Segundo um relatório de 2019 dos Centros de Controlo e Prevenção de Doenças (CDC, originalmente) dos EUA, as bactérias resistentes a medicamentos causaram pelo menos 1,27 milhões de mortes a nível global nesse ano.
Para investigar o problema, Penadés e a sua equipa procuraram compreender como um tipo específico de superbactéria – uma família de vírus que infetam bactérias, conhecidos originalmente como capsid-forming phage-inducible chromosomal islands (cf-PICIs) – consegue infetar diversas espécies bacterianas.
Os cientistas formularam a hipótese de que esses vírus adquiriram essa capacidade ao incorporar caudas de outros vírus bacteriófagos. Essas caudas são estruturas essenciais para a injeção do material genético viral na célula hospedeira. Os testes laboratoriais confirmaram a teoria.
Antes de divulgar os resultados, a equipa colocou esta mesma questão à IA da Google. Em dois dias, o sistema gerou diversas sugestões, incluindo aquela que correspondia exatamente à conclusão dos investigadores.
Isto significa que o algoritmo conseguiu analisar as evidências disponíveis, avaliar as possibilidades, formular perguntas, sugerir experiências e chegar à mesma hipótese que nós desenvolvemos através de anos de investigação intensiva, mas num período incrivelmente curto.
Explicou Penadés.
Os investigadores salientaram que a utilização da IA desde o início do processo não teria eliminado a necessidade de realizar experiências, mas teria permitido formular a hipótese correta muito mais rapidamente.
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