Pesquisadores da Universidade de Waterloo desenvolveram um novo sistema que pode acelerar significativamente a descoberta de novos medicamentos e reduzir a necessidade de testes de laboratório caros e demorados.

A nova tecnologia chamada Pattern to Knowledge (P2K) pode prever a ligação de biosequências em segundos e, potencialmente, reduzir gargalos na pesquisa de drogas.

O P2K usa inteligência artificial (IA) para aproveitar o conhecimento profundo dos dados, em vez de depender apenas do aprendizado de máquina clássico.

"P2K é um divisor de águas devido à sua capacidade de revelar associações de proteínas sutis emaranhadas em ambientes físico-químicos complexos e prever interações poderosamente com base apenas em dados de sequência, "disse Andrew Wong, professor, Engenharia de Projeto de Sistemas, e Diretor Fundador, Centro de Análise de Padrões e Inteligência de Máquina (CPAMI). "A capacidade de acessar esse conhecimento profundo de resultados científicos comprovados mudará a pesquisa biológica no futuro. P2K tem o poder de transformar a forma como os dados podem ser usados ​​no futuro."

Embora uma grande quantidade de dados de sequência biológica tenha sido coletada, extrair conhecimento significativo e útil não foi fácil. Os algoritmos P2K enfrentam esse desafio desemaranhando associações múltiplas para identificar e prever ligações de aminoácidos que governam as interações de proteínas. Uma vez que o P2K é muito mais rápido do que o software de análise de biosequência existente, com quase 30 por cento melhor precisão de previsão, pode acelerar significativamente a descoberta de novos medicamentos. Ao extrair informações de bancos de dados na nuvem, P2K poderia prever como as proteínas do tumor e os tratamentos de câncer em potencial interagiriam.

Embora ainda esteja no estágio inicial de protótipo, O professor Wong e sua equipe disponibilizaram publicamente o sistema P2K online aos pesquisadores para começar a identificar novas interações de bio-sequência.

"Colocar essa tecnologia de IA nas mãos de pesquisadores biomédicos vai gerar resultados imediatos, que poderia ser usado para futuras descobertas científicas, "disse Antonio Sze-To, pesquisador associado, Engenharia de Projeto de Sistemas, e co-inventor do P2K.

Uma vez que analisa dados sequenciais, a aplicabilidade do P2K não se limita à pesquisa biomédica. O P2K pode beneficiar o setor financeiro ao fazer associações e previsões úteis para negociações inteligentes ou para o setor de segurança cibernética ao prever a probabilidade de um ataque cibernético em potencial.

O artigo de pesquisa, "Pattern to Knowledge:Deep Knowledge-Directed Machine Learning for Residue-Residue Interaction Prediction" foi publicado recentemente na Nature's Relatórios Científicos .