IA para o Alzheimer

A doença de Alzheimer é um dos problemas não resolvidos mais difíceis da medicina — e um dos mais devastadores. Ela mata milhões de pessoas, impõe um enorme fardo às famílias e ainda desafia muito do que a medicina consegue fazer hoje. Na OpenAI Foundation, queremos mudar isso usando IA avançada para acelerar a ciência de prevenir e tratar a doença.^1⁠ Como primeiro passo, estamos trabalhando para concluir mais de US$ 100 milhões em doações neste mês, em seis instituições de pesquisa, para apoiar e acelerar pesquisas sobre Alzheimer — gerando novos dados, ajudando a criar novos medicamentos e ampliando possíveis caminhos para tratamento.

Essas doações representam o início do nosso trabalho; há muito mais a fazer. Esperamos conceder novas doações para pesquisa sobre Alzheimer ao longo de 2026 e depois, a mais cientistas e instituições de pesquisa, para que, juntos, possamos finalmente prevenir e tratar a doença de Alzheimer.

Por que focar no Alzheimer?

Nossa missão é garantir que a AGI beneficie toda a humanidade. O Alzheimer é um problema enorme, que só tende a piorar conforme as populações envelhecem, e a complexidade da doença é ideal para a IA.

O Alzheimer afeta não apenas milhões de pessoas diagnosticadas, mas também seus cônjuges, filhos e outros cuidadores que as apoiam. A doença impõe um enorme desgaste emocional e financeiro às famílias.

A humanidade avançou nas últimas décadas contra três das quatro grandes causas de morte — doenças cardíacas, doenças infecciosas e alguns tipos de câncer —, reduzindo o risco de morte em qualquer idade:

No entanto, desenvolver tratamentos eficazes para a quarta grande causa de morte — doenças neurodegenerativas, como o Alzheimer — tem se mostrado, até agora, amplamente intratável, apesar dos esforços dos melhores cientistas da humanidade:

Isso ocorre porque o Alzheimer não parece ser causado por um único fator, mas pela interação de fatores genéticos de risco, dobramento incorreto de proteínas, inflamação, disfunção sináptica e muito mais — em conjunto com fatores ambientais ao longo de décadas, e tudo isso acontecendo no cérebro, um órgão difícil de estudar e de alcançar com medicamentos. Abordagens tradicionais de pesquisa têm tido dificuldade para dar sentido a isso.

A IA é especialmente adequada para enfrentar essa complexidade. Sua capacidade de raciocinar sobre diferentes tipos de dados — incluindo sintomas clínicos de pacientes, marcadores biológicos da doença, triagens de candidatos a medicamentos e muito mais — oferece uma forma fundamentalmente nova de entender como esses fatores interagem, identificar alvos terapêuticos adequados e diagnosticar riscos passíveis de intervenção décadas antes para os pacientes.

Nosso objetivo é ajudar cientistas a criar novas ferramentas para, enfim, prevenir e tratar o Alzheimer. Como esse objetivo tem sido tão difícil de alcançar até aqui, vemos isso como um teste claro da capacidade da IA de mudar o que é possível na saúde humana. Queremos fazer uma diferença real para pessoas em risco de Alzheimer e suas famílias.

Nossa abordagem inicial

Somos gratos pelo apoio que recebemos de avaliadores científicos externos para orientar nossas estratégias iniciais. Embora estejamos muito animados com cada uma dessas frentes de apoio, não esperamos atingir nosso objetivo de prevenir e tratar o Alzheimer de forma repentina. Alguns experimentos terão resultados negativos, e haverá contratempos pelo caminho. Essa é a natureza da ciência — e vamos aprender o mais rápido possível, atualizando nossa abordagem conforme os resultados chegarem.

Para começar, temos hipóteses iniciais sobre como podemos apoiar o ecossistema de pesquisa de forma complementar aos esforços existentes e aproveitar o que agora é possível com a IA. Juntas, essas iniciativas formam uma "pilha de cinco camadas" de atividades em instituições de pesquisa líderes:

1. Criar um "mapa causal" da doença de Alzheimer com IA para validar alvos de intervenção. Agora parece claro que há muitos fatores determinantes do Alzheimer, não apenas um. Isso sugere que devemos mapear toda a rede de fatores causais para identificar os pontos mais eficazes de intervenção terapêutica para diferentes pessoas. Ao colaborar com pesquisadores na fronteira da IA aplicada à biologia, como o Arc Institute⁠, buscamos entender como "organoides" cerebrais que servem de modelo reagem a diferentes combinações de fatores de risco genéticos e ambientais. Esses dados experimentais em larga escala podem ser usados para treinar modelos de IA que orientem experimentos futuros. Com esse mecanismo híbrido, pesquisadores podem compartilhar descobertas ao longo do caminho para que outros possam se basear nelas e indicar alvos terapêuticos baseados em mecanismos para testes adicionais.

O Alzheimer tem resistido ao tratamento em parte porque é a doença complexa por excelência. Ele é resultado da interação de centenas de fatores de risco genéticos e ambientais entre diferentes tipos celulares ao longo de décadas. No Arc, estamos desenvolvendo tecnologias experimentais e computacionais para, de fato, mapear essas interações em escala.

—Patrick Hsu, PhD, cofundador e pesquisador principal do Arc Institute

Queremos encontrar perturbações que possam clicar e arrastar uma célula de um estado doente de volta para um estado saudável. Para isso, executamos um ciclo de aprendizagem ativa: perturbamos sistematicamente modelos de tecido humano guiados por dados de pacientes, medimos o que acontece e usamos os resultados para aprimorar iterativamente nossos modelos de IA da doença de Alzheimer. Cada ciclo nos dá um panorama causal mais nítido de onde as vias da doença convergem e onde intervir.

—Silvana Konermann, PhD, cofundadora e diretora executiva do Arc Institute

2. Projetar novos medicamentos com a ajuda da IA e testá-los em laboratório — com colaboradores como o Institute for Protein Design⁠, ao lado de neurologistas e neurocientistas líderes do Mass General Hospital. Mais de 100 medicamentos para Alzheimer foram testados em ensaios clínicos desde 2000, mas quase todos não funcionaram ou tiveram efeitos colaterais indesejados. Acreditamos que moléculas projetadas com a ajuda de ferramentas de IA aplicadas à biologia terão maiores chances de sucesso ao longo do tempo. Mas, para determinar se isso é verdade, pesquisadores primeiro precisam conseguir validar suas criações digitais em células, tecidos e animais.

No Institute for Protein Design, temos o compromisso de construir pipelines colaborativos focados em gerar o maior impacto positivo possível no bem-estar global. Usando nossos modelos mais recentes de design de proteínas impulsionados por IA, criamos com sucesso moléculas que se ligam, modificam e degradam alvos críticos para a progressão da doença de Alzheimer. Expandir, refinar e compartilhar esse conjunto de ferramentas com neurocientistas que possam aplicar nossas proteínas projetadas para prever e tratar a neurodegeneração é uma das nossas maiores prioridades.

—David Baker, PhD, laureado com o Nobel e diretor do Institute for Protein Design da Universidade de Washington

3. Apoiar conjuntos de dados abertos para prever a atividade de medicamentos e mapear a progressão da doença com e sem intervenção. Isso inclui a criação de novos conjuntos de dados abertos relevantes para o Alzheimer com organizações sem fins lucrativos como a Focused Research Organisation EvE Bio⁠. Isso também inclui apoiar a expansão de conjuntos de dados longitudinais e epidemiológicos existentes, bem como oportunidades de abrir, de forma responsável, conjuntos de dados já coletados por empresas de biotecnologia que podem beneficiar todos os pesquisadores.

4. Estabelecer novos biomarcadores da doença, melhorando o diagnóstico e a condução de ensaios clínicos, com colaboradores como a UCSF. A aprovação do primeiro exame de sangue para Alzheimer no ano passado⁠ dá a médicos especialistas mais ferramentas para avaliar a condição de um paciente de forma menos invasiva. O sangue e outros biomarcadores também dão a pesquisadores a capacidade de medir que efeito os medicamentos podem ter na progressão da doença em ensaios clínicos, inclusive como medições secundárias em estudos voltados principalmente a outra doença (como mostrado neste ensaio recente⁠ sobre doença cardiovascular). Há mais oportunidades de avançar com a proteômica moderna e outras coletas de amostras de pacientes, agora que a IA consegue dar sentido a sinais biológicos mais complexos.

O Alzheimer continua sendo um dos desafios mais urgentes da medicina, e o progresso depende de conectar avanços científicos ao cuidado de nossos pacientes. Esta colaboração nos permite conectar esforços de ponta no mundo — de avanços em design de proteínas a insights clínicos e biológicos profundos aqui na UCSF — para entender melhor a doença e identificar novos caminhos para tratamento. Com a IA nos ajudando a integrar esses insights e dar sentido a uma enorme complexidade, temos a oportunidade de acelerar descobertas que podem mudar de forma significativa a vida dos pacientes.

—S. Andrew Josephson, MD, professor e chefe do Departamento de Neurologia na UCSF e no UCSF Weill Institute for Neurosciences

5. Testar tratamentos fora de patente e usar IA para extrair o máximo de sentido de dados anonimizados de pacientes e de experiências relatadas online. Há várias intervenções em que existe evidência sugestiva de efeito — por exemplo, orotato de lítio⁠ e a vacina contra herpes-zóster⁠ fora de patente —, mas para as quais ainda são necessárias evidências de alta qualidade, e o setor privado não tem incentivo para pagar por ensaios clínicos.

Minha esperança é que a capacidade do orotato de lítio, em dose fisiológica, de reverter a patologia e restaurar a memória em modelos murinos da doença de Alzheimer se traduza para a população humana que envelhece. O lítio é o que alimenta nossos celulares, laptops e veículos elétricos. Meu palpite é que o cérebro pode ter aproveitado sua eletroquímica única antes de nós.

—Bruce Yankner, MD, PhD, professor de Genética e Neurologia na Harvard Medical School e codiretor do Harvard Glenn Center for Biology of Aging Research

Aprendizado iterativo

Vamos avançar em todas essas cinco frentes ao mesmo tempo, para complementar outros esforços no ecossistema de pesquisa. Esperamos ampliar nossas abordagens atuais à medida que recebermos mais feedback da comunidade de pesquisa, para que, juntos, possamos descobrir como prevenir e tratar o Alzheimer.

Ao enfrentar o Alzheimer de frente, buscamos não apenas ajudar a mudar o curso dessa doença, mas também construir ferramentas e conhecimento que possam acelerar o progresso contra muitas outras.

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Além de artigos acadêmicos, somos leitores gratos de relatórios, artigos longform e posts de blog sobre IA e ciência. Embora não concordemos com todas as afirmações nesses textos, isso inclui este relatório da National Academies⁠, este artigo de revisão do pipeline de medicamentos para Alzheimer⁠, resumos de alto nível sobre o progresso médico como este texto sobre taxas de mortalidade por doença cardiovascular⁠, este ⁠post do blog Science sobre as dificuldades para a IA avançar na medicina e esta ideia de dados clínicos do IFP⁠.

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