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A inteligência artificial (IA) como diferencial competitivo na avaliação toxicológica e racionalização do uso de animais

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         O impacto da inteligência artificial (IA) em diferentes setores da economia é um fato notório e as perspectivas de mudanças de cenário em diferentes mercados neste contexto têm sido muito céleres, abrindo novos campos de oportunidades e aplicações. A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) estimava em 2016, que a IA já sustentava mais 50% das operações financeiras globais, e neste contexto, as implicações sociais e econômicas já não são apenas perspectivas em muitos setores da economia. O impacto da inteligência artificial (IA) em diferentes setores da economia é um fato notório e as perspectivas de mudanças de cenário em diferentes mercados neste contexto têm sido muito céleres, abrindo novos campos de oportunidades e aplicações. 

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          A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) estimava em 2016, que a IA já sustentava mais 50% das operações financeiras globais, e neste contexto, as implicações sociais e econômicas já não são apenas perspectivas em muitos setores da economia. O uso de novas tecnologias computacionais (in silico) envolvendo modelos computacionais e de inteligência artificial no processo de desenvolvimento de novos medicamentos é uma das aplicações que estabelecem um novo diferencial competitivo para as empresas do setor farmacêutico, maximizando as taxas de acerto na busca de um novo medicamento,  e aumentando significativamente a eficiência na seleção de moléculas com maior chance de alcançar o mercado, com transformação dos processos de inovação radical e incremental.

         Além do uso de modelos chamados “QSAR”, já estabelecidos em muitas áreas de P&D das indústrias farmacêuticas (sobretudo aquelas que atuam com inovação radical e incremental), os recentes avanços em métodos como machine learning e deep learning estabeleceram um novo cenário, como aponta o recente artigo “The drug-maker's guide to the galaxy” publicado pela Nature em 2017. Todavia, estes modelos computacionais já revolucionam também outros tantos contextos de avaliação de moléculas: ingredientes cosméticos, contaminantes, novos aditivos alimentares, novos ingredientes de defensivos agrícolas e outros.

         Combinados às novas tecnologias in vitro, nas chamadas estratégias integradas de testes (ITS - Integrated Testing Strategies), os modelos in silico de inteligência artificial consolidam a racionalização do uso de animais como uma realidade em vários contextos. Um dos trabalhos apresentados pela Altox em 2017, recebeu menção honrosa no XX Congresso Brasileiro de Toxicologia (CBTOX), tratando do uso de modelos in silico e de inteligência artificial que compõem a primeira plataforma para predição de efeitos tóxicos de substâncias em tempo real, como método alternativo ao uso de animais da América Latina. 

         É de fato previsível apontar alguns contextos em que a IA pode trazer grandes avanços e diferenciais competitivos. Difícil mesmo é saber quem conseguirá sobreviver sem o uso destas novas tecnologias e nos novos cenários deste novo tempo.

 Referências

MULLARD, Asher. The drug-maker's guide to the galaxy. Nature, [s.l.], v. 549, n. 7673, p.445-447, 26 set. 2017. Springer Nature. http://dx.doi.org/10.1038/549445a.

Organisation for Economic Co-operation and Development. Summary of the CDEP Technology Foresight Forum Economic and Social Implications of Artificial Intelligence. DSTI/CDEP(2016)17. Disponível em: http://www.oecd.org/sti/ieconomy/DSTI-CDEP(2016)17-ENG.pdf acesso em maio de 2018

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