Nos últimos anos, o conceito de drug repurposing (reaproveitamento de drogas) tem ganhou destaque no campo da ciência e da medicina, e oferece uma abordagem inovadora e eficiente para enfrentar desafios de saúde pública. Com a implementação de inteligência artificial (IA) pode ser possível otimizar o processo, e fazer com que os seres humanos vivam mais.
Em resumo, o método consiste em identificar novos usos terapêuticos para medicamentos já existentes, aprovados ou em fases avançadas de desenvolvimento, em vez de criar novos compostos do zero.
A estratégia não apenas reduz custos e tempo, mas também abre caminhos para tratar doenças que, até então, careciam de opções eficazes.
O drug repurposing, também conhecido como reposicionamento de drogas, é uma estratégia que reutiliza medicamentos aprovados para o tratamento de uma condição específica para tratar outras doenças ou condições diferentes.
A aprovação de medicamentos custa caro, e o tempo de espera para liberação é bastante longo e pode levar mais de uma década e bilhões de dólares para serem levados ao mercado.
Portanto, a técnica de reaproveitar medicamentos já existentes otimiza custos e reduz essa janela de tempo para o desenvolvimento de novos medicamentos. Isso porque, as drogas já passaram por extensos testes de segurança e eficácia.
A abordagem pode ser baseada em observações clínicas acidentais, análises de dados genômicos ou bioinformática avançada, que identificam alvos moleculares compartilhados entre doenças aparentemente distintas.
Por exemplo, um medicamento originalmente desenvolvido para doenças cardiovasculares pode ser eficaz contra certos tipos de câncer ou doenças neurodegenerativas, devido a mecanismos biológicos semelhantes.
Desenvolver um novo medicamento pode custar entre US$ 2 bilhões e US$ 3 bilhões e levar de 10 a 15 anos. Portanto, com o drug repurposing, como os medicamentos já foram aprovados ou testados, o processo pode ser concluído em apenas 3 a 7 anos, com custos significativamente menores.
Em resumo, o processo de FDA para aprovação de remédios demora, e começa primeiro ao provar que aquela droga não fará mal ao paciente. Após isso, diversas outras etapas desenrolam-se até a aprovação vir. Contudo, com o drug repurposing, é possível eliminar os primeiros passos, visto que já está o remédio já estaria em circulação, e não seria necessário provar que não faz mal.
Como os fármacos já passaram por ensaios clínicos e têm dados de segurança, o risco de efeitos adversos inesperados é menor, facilitando a transição para novos usos.
Durante crises, como pandemias, o drug repurposing permite respostas rápidas. Um exemplo famoso foi o uso da cloroquina e da hidroxicloroquina, originalmente para malária e doenças autoimunes, no combate inicial à COVID-19, embora os resultados tenham sido controversos.
Além disso, muitas doenças raras ou negligenciadas não atraem investimentos suficientes para o desenvolvimento de novos medicamentos. O reaproveitamento pode oferecer soluções viáveis, expandindo o arsenal terapêutico.
Vários casos ilustram o potencial do drug repurposing. Um dos mais notáveis é o uso de sildenafil, originalmente desenvolvido para tratar angina pectoris (dor no peito). O remédio acabou sendo reaproveitado como Viagra para disfunção erétil.
Outro exemplo é o metformina, um medicamento para diabetes tipo 2, que está sendo estudado para possíveis benefícios no envelhecimento e no combate ao câncer.
Na área de doenças infecciosas, a ivermectina, usada contra parasitas, foi testada durante a pandemia de COVID-19, embora sua eficácia ainda seja debatida. Mais recentemente, estudos têm explorado o reaproveitamento de antivirais e imunossupressores para tratar inflamações crônicas e até mesmo Alzheimer.
No Brasil, o drug repurposing também está em ascensão. Pesquisadores têm investigado o uso de medicamentos como a nitazoxanida, originalmente para parasitoses, em doenças virais, e a losartana, para hipertensão, em condições inflamatórias. Esses esforços são impulsionados por colaborações entre universidades, como a USP e a Unifesp, e o setor privado.
Com o avanço da inteligência artificial, big data e genômica, o drug repurposing está entrando em uma nova era. Algoritmos podem analisar grandes volumes de dados para identificar conexões entre doenças e medicamentos de forma mais rápida e precisa.
Projetos como o Repurposing Drugs in Oncology (ReDO) e iniciativas globais de código aberto estão mapeando o potencial de milhares de compostos já existentes.
No entanto, a IA pode impulsionar e muito o drug repurposing, e reaproveitar medicamentos já existentes para aumentar a qualidade e esttimativa de vida dos seres humanos.
No Brasil, onde o acesso a medicamentos inovadores ainda é um desafio, essa abordagem pode ser uma ferramenta poderosa para melhorar a saúde pública.
A IA pode processar enormes quantidades de dados biológicos, clínicos e químicos, como genômica, proteômica, registros eletrônicos de saúde e literatura científica.
Segundo estudos e artigos científicos, como Science Direct e Harvard, algoritmos de aprendizado de máquina conseguem identificar alvos moleculares compartilhados entre doenças aparentemente não relacionadas, sugerindo novos usos para medicamentos existentes.
Por exemplo, a IA pode analisar expressões genéticas para encontrar semelhanças entre uma doença rara e uma condição mais comum em seres humanos. Indicando que um medicamento aprovado para a segunda pode ser eficaz para a primeira.
A triagem virtual, uma técnica que usa IA para simular interações entre moléculas de medicamentos e alvos biológicos. Desse modo, permite testar milhares de compostos em um ambiente digital antes de experimentos reais.
Desse modo, isso reduz drasticamente o tempo e os custos associados a testes laboratoriais. Modelos de IA podem prever como um medicamento se ligará a uma proteína-alvo, ajudando a identificar candidatos promissores para reposicionamento.
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