IA descobre conexões ocultas entre doenças

Ao descobrir ligações ocultas entre doenças, a ferramenta de IA revela como o tratamento de uma doença pode ajudar a prevenir outras.
[Imagem: KAUST]

Causalidade entre doenças

Um programa de inteligência artificial (IA) está ajudando cientistas e médicos a rastrearem conexões ocultas entre doenças, trazendo informações valiosas sobre como uma doença pode levar a outra e, por extensão, como tratar uma doença pode ajudar a prevenir outras.

São informações valiosas virtualmente impossíveis de se obter por um analista humano porque os dados são extensos demais. Ao analisar sistematicamente a literatura médica e dados de pacientes do mundo real, a ferramenta de IA mapeia relações de causa e efeito, criando uma estrutura que pode orientar estratégias terapêuticas direcionadas e revelar o potencial de reaproveitamento de medicamentos, ou seja, usar medicamentos desenvolvidos para uma doença mas que podem ter efeitos sobre outras.

É mais ou menos como um detetive capaz de descobrir relacionamentos entre doenças. Usando processamento de linguagem natural, a ferramenta escaneia vastas quantidades de pesquisas cientistas para apontar conexões causais - como a pressão alta pode preparar o cenário para uma insuficiência cardíaca posterior, por exemplo.

"Em vez de tratar doenças como resultados não relacionados, nossa abordagem facilita a identificação de fatores de risco compartilhados entre doenças causalmente relacionadas," disse Sumyyah Toonsi, da Universidade Abdullah de Ciência e Tecnologia (Arábia Saudita). "Isso aprofunda nossa compreensão das doenças humanas e melhora o desempenho das ferramentas de previsão de risco para uma medicina personalizada."

Diagrama ilustrando as relações causais agrupadas por capítulos do CID-10-CM - foram mantidos apenas capítulos com mais de 100 relações.
[Imagem: Sumyyah Toonsi et al. - 10.1093/bioinformatics/btae639]

Descobertas

O poder da ferramenta está na sua capacidade de ir além da mera associação. Os métodos tradicionais conseguem destacar quais doenças comumente ocorrem em conjunto, mas a IA identifica quais doenças podem desencadear outras.

Por exemplo, o diabetes tipo 2 leva a altos níveis de açúcar no sangue, causando doença de pequenos vasos sanguíneos, resultando, em última análise, em uma condição ocular diabética. Mapear essas relações sugere que tratar uma condição no início da cadeia pode ajudar a prevenir ou diminuir complicações a jusante.

Entre as descobertas já feitas, a ferramenta revelou algumas ligações surpreendentes: "Descobrimos que doenças endócrinas, metabólicas e nutricionais são os principais causadores de doenças em outras categorias, incluindo doenças cardiovasculares, do sistema nervoso e inflamatórias do intestino e dos olhos. Isso é interessante porque muitas doenças metabólicas podem ser controladas com mudanças no estilo de vida, abrindo oportunidades para ampla prevenção de doenças," disse Toonsi.

A equipe disponibilizou a ferramenta gratuitamente para a comunidade de pesquisa. Suas aplicações potenciais variam do refinamento de estratégias de prevenção à sugestão de novos usos para medicamentos existentes. A expectativa é que a ferramenta sirva como um recurso essencial na busca para decodificar o cenário interconectado da saúde humana.