IA para o Alzheimer

A doença de Alzheimer é um dos problemas por resolver mais difíceis da medicina e um dos mais devastadores. Mata milhões de pessoas, impõe um enorme peso às famílias e ainda desafia muito do que a medicina consegue fazer hoje. Na OpenAI Foundation, queremos mudar isso recorrendo a IA avançada para acelerar a ciência da prevenção e do tratamento da doença.^1⁠ Como primeiro passo, estamos a trabalhar para finalizar mais de 100 milhões de USD em apoios este mês, em seis instituições de investigação, para apoiar e acelerar a investigação sobre o Alzheimer — gerando novos dados, ajudando a conceber novos fármacos e alargando possíveis vias de tratamento.

Estes apoios representam o início do nosso trabalho; há muito mais a fazer. Contamos atribuir mais apoios para o Alzheimer ao longo de 2026 e nos anos seguintes, a mais cientistas e instituições de investigação, para que, juntos, possamos finalmente prevenir e tratar a doença de Alzheimer.

Porquê focar no Alzheimer?

A nossa missão é garantir que a AGI beneficia toda a humanidade. A doença de Alzheimer é um problema enorme, está a agravar-se à medida que as populações envelhecem e a complexidade da doença torna-a particularmente adequada para a IA.

A doença de Alzheimer afeta não só os milhões de pessoas diagnosticadas com a doença, como também os seus cônjuges, filhos e outros cuidadores que os apoiam. A doença impõe uma enorme pressão emocional e financeira às famílias.

A humanidade tem feito progressos nas últimas décadas contra três das quatro grandes causas de morte — doenças cardíacas, doenças infecciosas e alguns cancros — 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 revelado, até agora, extremamente difícil, apesar dos esforços dos melhores cientistas da humanidade:

Isto deve-se ao facto de a doença de Alzheimer não parecer ser causada por um único fator, mas pela interação entre fatores de risco genéticos, dobragem incorreta de proteínas, inflamação, disfunção sináptica e muito mais — em interação com fatores ambientais ao longo de décadas, tudo a desenrolar-se no cérebro, um órgão difícil de estudar e ao qual é difícil administrar fármacos. As abordagens de investigação tradicionais têm tido dificuldade em dar sentido a isto.

A IA está particularmente bem preparada para enfrentar esta complexidade. A sua capacidade de raciocinar sobre diferentes tipos de dados — incluindo sintomas clínicos dos doentes, marcadores biológicos da doença, triagens de candidatos a fármacos e muito mais — oferece uma forma fundamentalmente nova de compreender como estes fatores interagem, identificar alvos terapêuticos adequados e diagnosticar riscos acionáveis décadas mais cedo para os doentes.

O nosso objetivo é ajudar os cientistas a inventar novas ferramentas para, finalmente, prevenir e tratar a doença de Alzheimer. Como esse objetivo tem sido tão difícil de alcançar até à data, vemos-no como um teste claro à capacidade da IA de mudar o que é possível na saúde humana. Queremos fazer uma diferença significativa para as pessoas em risco de desenvolver Alzheimer e para as suas famílias.

A nossa abordagem inicial

Estamos gratos pelo apoio que recebemos de revisores científicos externos para orientar as nossas estratégias iniciais. Embora estejamos extremamente entusiasmados com cada uma destas áreas de financiamento, não esperamos alcançar de repente o nosso objetivo de prevenção e tratamento do Alzheimer. Algumas experiências produzirão resultados negativos, e haverá contratempos pelo caminho. Essa é a natureza da ciência — e vamos aprender tão depressa quanto possível, atualizando a nossa abordagem à medida que os resultados forem chegando.

Para começar, temos hipóteses iniciais sobre como podemos apoiar o ecossistema de investigação de forma complementar aos esforços existentes e tirar partido do que hoje é possível com IA. Em conjunto, isto gera uma «estrutura de cinco camadas» de atividades nas principais instituições de investigação:

1. Criar um «mapa causal» da doença de Alzheimer com IA, para validar alvos de intervenção. Agora parece claro que há muitos fatores determinantes da doença de Alzheimer, e não apenas um. Isto implica que devemos mapear a rede completa de fatores causais para identificar os nós mais eficazes para intervenção terapêutica em diferentes pessoas. Ao colaborar com investigadores na fronteira da IA na biologia, como o Arc Institute⁠, pretendemos compreender como os «organoides» cerebrais modelo reagem a diferentes combinações de fatores de risco genéticos e ambientais. Estes dados experimentais à escala podem ser usados para treinar modelos de IA que orientem experiências futuras. Com este motor híbrido, os investigadores podem partilhar as suas conclusões ao longo do percurso para que outros possam desenvolver a partir delas e propor alvos farmacológicos informados por mecanismos para testes adicionais.

A doença de Alzheimer tem resistido ao tratamento, em parte, por ser a doença complexa por excelência. É o resultado de centenas de fatores de risco genéticos e ambientais a interagir entre tipos celulares ao longo de décadas. No Arc, estamos a construir tecnologias experimentais e computacionais para, de facto, mapear essas interações à escala.

—Patrick Hsu, PhD, cofundador do Arc Institute e Investigador Principal

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

—Silvana Konermann, PhD, cofundadora do Arc Institute e Diretora Executiva

2. Conceber novos fármacos com a ajuda da IA e testá-los no laboratório — com colaboradores como o Institute for Protein Design⁠, a par de neurologistas e neurocientistas de topo de outros institutos de investigação. Mais de 100 fármacos para a doença de Alzheimer foram testados em ensaios clínicos desde 2000, mas quase todos falharam ou tiveram efeitos secundários indesejados. Acreditamos que, ao longo do tempo, as moléculas concebidas com a ajuda de ferramentas de IA para biologia terão maiores probabilidades de sucesso. Mas, para determinar se isso é verdade, os investigadores têm primeiro de conseguir validar as suas criações digitais em células, tecidos e animais.

No UW Medicine Institute for Protein Design, estamos empenhados em construir pipelines colaborativos focados em alcançar o maior impacto positivo no bem-estar global. Ao usarmos os nossos mais recentes modelos de design de proteínas orientados por IA, conseguimos engenhar com sucesso moléculas que se ligam, modificam e degradam alvos críticos para a progressão da doença de Alzheimer. Expandir, refinar e partilhar este conjunto de ferramentas com neurocientistas que possam aplicar as proteínas que concebemos para prever e reverter a neurodegeneração é uma das nossas maiores prioridades.

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

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

4. Estabelecer novos biomarcadores da doença, melhorando o diagnóstico e a forma como os ensaios clínicos são conduzidos, com colaboradores como a UCSF. A aprovação, no ano passado⁠, do primeiro teste sanguíneo para a doença de Alzheimer dá aos médicos especialistas mais ferramentas para avaliar o estado de um doente de forma menos invasiva. Os biomarcadores sanguíneos e outros biomarcadores também dão aos investigadores a capacidade de medir, em ensaios clínicos, que efeito os fármacos podem ter na progressão da doença, inclusive como medições secundárias em ensaios que visam sobretudo outra doença (como mostra este ensaio recente⁠ sobre doença cardiovascular). Há mais oportunidades para ir mais longe com a proteómica moderna e outras amostragens de doentes, agora que a IA consegue dar sentido a sinais biológicos mais complexos.

A doença de Alzheimer continua a ser um dos desafios mais urgentes da medicina, e o progresso depende de ligar avanços científicos aos cuidados dos nossos doentes. Esta colaboração permite-nos ligar esforços líderes mundiais — desde avanços no design de proteínas a conhecimentos clínicos e biológicos aprofundados aqui na UCSF — para compreender melhor a doença e identificar novas vias de tratamento. Com a IA a ajudar-nos a integrar estas conclusões e a dar sentido a uma complexidade enorme, temos a oportunidade de acelerar descobertas que podem mudar de forma significativa a vida dos doentes.

—S. Andrew Josephson, MD, professor e diretor do Departamento de Neurologia na UCSF e do UCSF Weill Institute for Neurosciences

5. Testar tratamentos fora de patente e usar IA para interpretar da melhor forma dados de doentes anonimizados e experiências reportadas online. Há várias intervenções para as quais existem indícios sugestivos de um efeito — por exemplo, orotato de lítio⁠ e a vacina contra o herpes-zóster⁠ fora de patente — mas em que são necessárias mais evidências de alta qualidade e o setor privado não tem incentivos para financiar ensaios clínicos.

Espero 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 na população humana envelhecida. O lítio é o que alimenta os nossos telemóveis, portáteis e veículos elétricos. A minha suspeita é que o cérebro possa ter utilizado a 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

Aprendizagem iterativa

Vamos avançar em todas estas cinco frentes em simultâneo, para complementar outros esforços no ecossistema de investigação. Esperamos acrescentar às nossas abordagens atuais à medida que recebemos mais feedback da comunidade de investigação, para que, em conjunto, possamos descobrir como prevenir e tratar a doença de Alzheimer.

Ao enfrentarmos a doença de Alzheimer de frente, pretendemos não só ajudar a mudar o rumo desta doença, mas também criar ferramentas e conhecimento que possam acelerar o progresso contra muitas outras.

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Além de artigos académicos, somos leitores gratos de relatórios, artigos de fundo e publicações em blogues sobre IA e ciência. Embora não concordemos com todas as afirmações destes textos, isto inclui este relatório das National Academies⁠, este artigo de revisão sobre o pipeline de fármacos para o Alzheimer⁠, resumos gerais do progresso médico como este texto sobre as taxas de mortalidade por doenças cardiovasculares⁠, este ⁠post no blogue da Science sobre as dificuldades da IA em fazer progressos na medicina e esta ideia de dados clínicos do IFP⁠.

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