# O modelo de IA foi treinado para tratar doenças de Parkinson e Alzheimer
Pesquisadores da Escola de Medicina de Harvard apresentaram um modelo de IA que é capaz de identificar combinações precisas de genes e medicamentos para reverter condições patológicas em células humanas.
O sistema PDGrapher destina-se a combater alguns dos problemas mais difíceis da medicina — doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson e Alzheimer, bem como condições raras como a distonia-parkinsonismo ligada ao cromossoma X.
Ao contrário das ferramentas computacionais tradicionais, que fixam correlações, o PDGrapher prevê pares "gene–medicamento" para restaurar a função normal das células e fornece explicações mecanicistas sobre como essas intervenções podem funcionar.
Historicamente, o processo de desenvolvimento de medicamentos tem sido lento, caro e cheio de imprecisões. Um modelo de IA pode acelerar os prazos e reduzir os custos, além de revelar novos caminhos terapêuticos.
A equipe de Harvard começou a testar o PDGrapher em conjuntos de dados biológicos reais. Os primeiros resultados mostram que o sistema é capaz de identificar combinações promissoras de genes e fármacos que correspondem a intervenções terapêuticas conhecidas. Ele também identifica novas pares que ainda não foram confirmadas em laboratório.
Se a eficácia for comprovada em ensaios clínicos, essa abordagem pode ajudar a medicina a passar de esquemas de tratamento universais para personalizados, baseados na biologia única de cada paciente.
Lembramos que, em junho, um medicamento criado por inteligência artificial apresentou sinais de eficácia no tratamento de uma doença pulmonar grave.
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O modelo de IA foi treinado para tratar doenças de Parkinson e Alzheimer.
Pesquisadores da Escola de Medicina de Harvard apresentaram um modelo de IA que é capaz de identificar combinações precisas de genes e medicamentos para reverter condições patológicas em células humanas.
O sistema PDGrapher destina-se a combater alguns dos problemas mais difíceis da medicina — doenças neurodegenerativas, como a doença de Parkinson e Alzheimer, bem como condições raras como a distonia-parkinsonismo ligada ao cromossoma X.
Ao contrário das ferramentas computacionais tradicionais, que fixam correlações, o PDGrapher prevê pares "gene–medicamento" para restaurar a função normal das células e fornece explicações mecanicistas sobre como essas intervenções podem funcionar.
Historicamente, o processo de desenvolvimento de medicamentos tem sido lento, caro e cheio de imprecisões. Um modelo de IA pode acelerar os prazos e reduzir os custos, além de revelar novos caminhos terapêuticos.
A equipe de Harvard começou a testar o PDGrapher em conjuntos de dados biológicos reais. Os primeiros resultados mostram que o sistema é capaz de identificar combinações promissoras de genes e fármacos que correspondem a intervenções terapêuticas conhecidas. Ele também identifica novas pares que ainda não foram confirmadas em laboratório.
Se a eficácia for comprovada em ensaios clínicos, essa abordagem pode ajudar a medicina a passar de esquemas de tratamento universais para personalizados, baseados na biologia única de cada paciente.
Lembramos que, em junho, um medicamento criado por inteligência artificial apresentou sinais de eficácia no tratamento de uma doença pulmonar grave.