Empresas na área biomédica estão revolucionando a pesquisa sobre o câncer ao empregar inteligência artificial (IA) na previsão de respostas aos tratamentos. Essa estratégia busca aprimorar ensaios clínicos e personalizar terapias, utilizando dados provenientes de ensaios clínicos e pesquisas genéticas acumulados ao longo do tempo.
Curto News/BingAI
A inteligência artificial auxilia os cientistas na análise de extensos conjuntos de dados, identificando padrões correlacionados à resposta ou resistência aos tratamentos. De acordo com uma matéria recente do The Wall Street Journal, startups estão utilizando a IA para antecipar a eficácia de medicamentos em estudos clínicos e desenvolver testes que auxiliam os médicos na seleção de tratamentos.
Terri Shieh-Newton, integrante da firma de advocacia Mintz, Levin, Cohn, Ferris, Glovsky and Popeo, enfatizou ao WSJ que a IA possibilita a integração de várias coleções de dados, evitando possíveis tendências enviesadas. No entanto, ela ressalta a importância da tomada de decisões humanas durante o treinamento dos algoritmos.
Investidores têm direcionado seus investimentos para startups como Artera, Vivodyne e Enable Medicine, que obtiveram financiamentos significativos. Essas empresas estão empregando inteligência artificial para criar testes preditivos e personalizados.
Essas inovações estão superando desafios associados aos modelos de testes em animais, impulsionando a busca por medicamentos mais eficazes.
A revolução da IA na descoberta de medicamentos contra o câncer não é mais uma questão de “se” acontecerá, mas sim de “como” e “quando”, como ressalta Jon Hu, co-fundador e CEO da Pepper Bio.
Criou um teste para orientar decisões de tratamento no câncer de próstata.
Usa inteligência artificial e dados de ensaios clínicos para prever respostas a medicamentos em diversos tumores sólidos.
Emprega órgãos humanos cultivados em laboratório e inteligência artificial para antecipar respostas a medicamentos.
Foca na descoberta de proteínas-alvo por meio de uma abordagem inovadora.
Utiliza inteligência artificial para obter insights em biologia e medicina.
Analisou dados de RNA para identificar características associadas à resposta a imunoterapias.
Colabora com fabricantes de medicamentos para determinar os cânceres a serem abordados em ensaios clínicos.
Investiga padrões de interação de genes para prever a eficácia de medicamentos em pacientes com mutações genéticas específicas.
Adota uma abordagem “transômica” para analisar DNA, RNA e proteínas em tumores.
Busca adquirir medicamentos que visem vias biológicas promissoras no tratamento do câncer.
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