Biohub de Mark Zuckerberg e Priscilla Chan investe 500 milhões de dólares em modelos de IA de células humanas, numa corrida para levar a IA à biologia
O diretor executivo da Meta, Mark Zuckerberg, e a mulher, Priscilla Chan, estão a desenvolver modelos de inteligência artificial (IA) de células humanas, num projeto que, dizem, pode ajudar a “acelerar a cura e a prevenção de todas as doenças”.
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A sua organização sem fins lucrativos, a Biohub, anunciou na semana passada uma iniciativa de cinco anos para criar as tecnologias e os conjuntos de dados necessários para construir modelos preditivos de células humanas.
A organização afirmou que os dados que vier a gerar serão abertos e ficarão gratuitamente disponíveis para investigadores em todo o mundo.
A Biohub afirma que simulações, com recurso a IA, de células humanas podem permitir aos investigadores estudar doenças em formato digital, a uma escala e com uma rapidez impossíveis atualmente em laboratório. Se forem suficientemente precisos, esses modelos podem ajudar os cientistas a compreender como se comportam as células em saúde e doença, revelar as causas das patologias e apontar para novos tratamentos.
Biohub: o que é
O objetivo de longo prazo da Biohub é curar todas as doenças humanas através da combinação entre IA e biologia, afirmou Zuckerberg no ano passado.
Em 2016, o casal criou a organização para reunir cientistas e engenheiros e desenvolver tecnologias que “observem, meçam e programem a biologia ao nível celular”.
Desde então, segundo a Biohub, foi reunida a maior coleção mundial de conjuntos de dados de células individuais e criada uma infraestrutura informática de grande escala, especializada e dedicada à investigação biológica.
A nova iniciativa reflete a convicção, cada vez mais difundida na indústria das ciências da vida, de que modelos de IA treinados com vastos conjuntos de dados biológicos podem transformar a forma como se descobrem medicamentos, tratamentos e terapias.
A organização prevê investir 400 milhões de dólares (cerca de 348 milhões de euros) no trabalho interno e disponibilizar mais 100 milhões de dólares (cerca de 87 milhões de euros) para investigadores externos. Entre os parceiros contam-se o fabricante de chips Nvidia e importantes instituições de investigação.
Dados são o principal desafio
A Biohub afirma que a escala será central neste esforço, uma vez que as previsões de IA se tornam mais úteis à medida que aumenta o volume e a qualidade dos dados biológicos.
“Para criar inteligência artificial que represente com precisão toda a complexidade da biologia e acelere a investigação científica, precisamos de ordens de grandeza mais dados do que os que existem hoje”, afirmou Alex Rives, responsável científico da Biohub, num comunicado.
“Precisamos de novas tecnologias para observar a célula, do nível molecular ao nível dos tecidos, e no contexto da saúde e da doença”, acrescentou.
Mas os investigadores ainda não sabem de quanta informação será necessária para tornar os modelos celulares suficientemente precisos para produzirem previsões fiáveis.
A Biohub alertou também que será necessário um esforço global muito maior para atingir a escala exigida.
Rives afirmou esperar que outros financiadores se juntem ao apoio que a Biohub está a disponibilizar a investigadores externos.
A biologia potenciada por IA é um setor emergente, à medida que organizações de investigação, empresas tecnológicas e desenvolvedores de medicamentos procuram formas de usar aprendizagem automática para compreender doenças e conceber novos tratamentos mais rapidamente.
Outras empresas tecnológicas também estão a apostar na biologia potenciada por IA.
A Isomorphic Labs, empresa da Alphabet construída a partir da tecnologia DeepMind da Google, está a utilizar IA para descoberta de fármacos e afirma que está a trabalhar na conceção de novos medicamentos.
A Microsoft lançou igualmente vários modelos de IA para a área da saúde, incluindo para imagiologia médica, genómica, registos clínicos e investigação biomédica, enquanto a plataforma BioNeMo, da Nvidia, está a ser usada por empresas de ciências da vida na descoberta de fármacos com recurso a IA.