Estudo usa IA para empregar “viagens” de usuários de drogas na medicina
Um novo estudo conduzido pelos psiquiatras Daniel Barron (Hospital da Mulher, Boston, Massachusetts) e Richard Friedman (Faculdade de Medicina de Cornell) usa a inteligência artificial (IA) para entender melhor as “viagens” – ou seja, alterações cerebrais – experimentadas por usuários de 27 tipos de drogas, incluindo LSD, quetamina e MDMA (vulgo “ecstasy”), no objetivo de entender quais perfis de pacientes se beneficiariam de quais tipos de remédios, quando usados em tratamentos psiquiátricos.
Segundo o estudo, publicado no jornal científico Science Advances, apenas um terço dos pacientes responde a antidepressivos comuns, enquanto a maior parte não tem qualquer reação a eles. “O problema não está na droga – ela é só um instrumento”, diz trecho do sumário da pesquisa. “[O problema] é não casar a ferramenta certa com o paciente certo”.
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Apesar da abertura para os negacionistas da famosa “viagem”, o estudo tem fundamento clínico: a pesquisa afirma que um conhecimento científico dessa profundidade pode ajudar empresas a desenvolverem tratamentos mais relacionáveis a vários perfis de pacientes.
“Uma das razões pelas quais as ‘Big Pharma’ têm se afastado do desenvolvimento de drogas psiquiátricas é o fato de que identificar quais pessoas podem se beneficiar de uma medicação do tipo é uma proposta altamente complexa”, diz outro trecho. “Na psiquiatria, nós tratamos pacientes que podem ser muito parecidos, mas são amplamente diferentes a nível biológico. A linguagem dos problemas psiquiátricos é o conjunto de sintomas, e a linguagem da farmacologia são as moléculas. Neste momento, nós não temos forma de traduzir sintomas em moléculas, e isso é o que pode nos ajudar a casar a droga certa ao paciente certo”.
Para isso, os especialistas empregaram a IA para ouvir experiências (ou “viagens”) de cerca de 7 mil usuários de drogas, anotando tudo nos convenientemente chamados “Relatórios da Brisa”. Basicamente, as pessoas do estudo usaram drogas e, durante suas alterações mentais, escreveram o que viam, sentiam e toda a sorte de experiências. Os médicos depois quantificaram esses dados de uma forma que a IA pudesse compreender e estabelecer correlações na estrutura de linguagem e os possíveis sintomas dela.
Por exemplo: palavras que representavam experiências abstratas e etéreas, como “espaço”, “consciência”, “universo”, “dimensão” e afins, foram amplamente ligadas a psicotrópicos que trabalham quimicamente em estimulantes cerebrais como dopamina, serotonina e receptores opióides. Com isso, eles conseguiram identificar potenciais sinais de Transtorno de Estresse Pós-Traumático (TEPT), crises de ansiedade ou depressão.
“Considere o exemplo de um teste para um novo remédio para garganta inflamada. Empresas farmacêuticas juntam voluntários com esse sintoma, extraem culturas de suas gargantas para identificar a causa – que pode ser qualquer coisa desde gripe até HIV – e matriculam esses pacientes em um teste clínico de acordo com a capacidade de tratamento desta causa pela nova droga”, diz trecho do estudo. “Esse teste basicamente depende de ‘traduzir’ um sintoma amplo como ‘garganta inflamada’ em um alvo molecular específico, assim identificando quais pacientes a nova droga pode beneficiar mais”.
Não há, segundo os dois psiquiatras, uma forma de fazer o mesmo com sintomas da mente: hoje, sabemos que muitas aflições mentais podem vir de desequilíbrios químicos no cérebro – o excesso ou a falta de serotonina, dopamina ou noradrenalina estão ligados à depressão, por exemplo -, mas nem sempre é esse o caso. “A psiquiatria necessita de uma ‘Pedra de Rosetta’ para traduzir os sintomas psiquiátricos de um paciente em tratamentos moleculares específicos”.
A expectativa é a de que esse estudo sirva de base para outras pesquisas, no futuro, que possam se aprofundar mais no desenvolvimento de tratamento de transtornos mentais.
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Fonte: Olhar Digital
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