1. Internet inatacável

2. Medicina hiperpersonalizada

3. Dinheiro digital

4. Medicamentos antienvelhecimento

5. Moléculas descobertas por inteligência artificial

6. Megaconstelações de satélites

7. Supremacia quântica

8. Tiny Artificial Intelligence (inteligência artificial miniaturizada)

9. Privacidade diferencial

10. Atribuição das mudanças climáticas

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Resumimos abaixo cinco avanços com maior potencial de exercer um papel relevante na medicina em curto ou médio prazos.

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Medicina hiperpersonalizada

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• Por que é importante: A medicina genética adaptada a um único paciente representa esperança para os pacientes com doenças antes consideradas incuráveis.

• Principais atores: Boston Children’s Hospital, Ionis Pharmaceuticals e Food and Drug Administration (FDA) norte-americana.

• Disponibilidade: imediata.

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Novas classes farmacológicas podem ser adaptadas aos genes de uma pessoa. Se uma doença extremamente rara for causada por um erro específico de DNA (como milhares são) agora há pelo menos uma possibilidade de luta por meio da correção genética.

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Os novos medicamentos podem assumir a forma de substituição genes, edição de genes ou anti-sense, que apagam ou corrigem mensagens genéticas errôneas. Eles podem ser programados de maneira digital e com velocidade digital para corrigir ou compensar doenças hereditárias.

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Esses tratamentos desafiam quase todas as noções aceitas de como os produtos farmacêuticos devem ser desenvolvidos, testados e vendidos.

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Evidentemente, surge a pergunta: quem pagará por medicamentos que beneficiarão tão poucas pessoas?

 

Medicamentos antienvelhecimento

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• Por que é importante: Várias doenças, incluindo câncer, doenças cardíacas e demência, podem ser tratadas para retardar os efeitos do envelhecimento.

• Principais atores: Unity Biotechnology, Alkahest, Clínica Mayo, Oisín Biotecnologias e Siwa Therapeutics.

• Disponibilidade: em menos de cinco anos.

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A primeira onda de uma nova classe farmacológica antienvelhecimento, os senolíticos, iniciou os testes em humanos. Estes medicamentos ainda não prolongam a vida, eles tratam doenças específicas, retardando ou revertendo um processo fundamental do envelhecimento; os senolíticos removem as células senescentes que se acumulam à medida que envelhecemos, e podem causar microinflamação, suprimir mecanismos de reparo celular e criar um ambiente tóxico para as células vizinhas.

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Recentemente, foram relatados resultados iniciais de um pequeno estudo sobre pacientes com osteoartrite no joelho. Os resultados de um ensaio clínico maior são esperados para o segundo semestre de 2020. Também estão sendo testados em humanos medicamentos para tratar doença de Parkinson e demência.

Estão em desenvolvimento diversas abordagens promissoras direcionadas aos processos biológicos que atuam no envelhecimento e em várias doenças, entre elas, a administração de componentes encontrados no sangue de jovens com o objetivo de interromper o declínio cognitivo e funcional em pacientes com doença de Alzheimer leve a moderada.

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Observamos, portanto, cada vez mais esforços para descobrir se as muitas doenças associadas ao envelhecimento (como doenças cardíacas, artrite, câncer, demência e até mesmo envelhecimento da pele) podem ter o surgimento retardado e as consequências atenuadas.

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Moléculas descobertas por inteligência artificial (IA)

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• Por que é importante: Comercializar um novo medicamento custa em média 2,5 bilhões de dólares. Uma razão é a dificuldade de encontrar moléculas promissoras.

• Principais atores: Insilico, Kebotix Atomwise, University of Toronto, Benevolent AI e Vector Institute.

• Disponibilidade: de três a cinco anos*.

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O universo de moléculas que podem ser transformadas em medicamentos potencialmente vitais é enorme. As possibilidades químicas de encontrar moléculas úteis são praticamente ilimitadas.

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Atualmente, temos ferramentas que podem explorar grandes bancos de dados de moléculas existentes, permitindo a descoberta de novos candidatos a medicamentos com menor consumo de tempo e recursos.

Recentemente, pesquisadores conseguiram identificar cerca de 30.000 novas moléculas com propriedades desejáveis e selecionaram seis para sintetizar e testar. Uma delas era particularmente ativa e se mostrou promissora em testes em animais.

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Os químicos envolvidos na descoberta de fármacos frequentemente sonham com novas moléculas. Uma verdadeira arte aperfeiçoada por anos de experiência e uma forte intuição. Agora, esses “caçadores de moléculas” dispõem de uma nova ferramenta para expandir sua imaginação.

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*A disponibilidade pode ocorrer antes do que o indicado no artigo. Recentemente, pesquisadores do próprio MIT divulgaram que essa tecnologia permitiu identificar que a halicina é capaz de eliminar organismos multirresistentes, como Mycobacterium tuberculosis e enterobactérias resistentes a carbapenem.

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Tiny Artificial Intelligence

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• Por que é importante: Nossos dispositivos não precisam mais falar com a nuvem para nos beneficiar dos mais recentes recursos orientados por inteligência artificial.

• Principais atores: Google, IBM, Apple e Amazon.

• Disponibilidade: imediata.

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A busca pela criação de algoritmos mais poderosos vem exigindo uma quantidade de dados cada vez maior. Isso implica o emprego de nuvens centralizadas, limitando a velocidade e a privacidade dos aplicativos com inteligência artificial.

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Mas a inteligência artificial miniaturizada pode mudar este cenário. Gigantes da tecnologia e pesquisadores acadêmicos estão trabalhando em novos algoritmos para reduzir os modelos existentes sem perder suas capacidades. Uma geração emergente de chips de inteligência artificial especializados promete acumular mais poder computacional em espaços físicos menores, conseguindo treinar e executar a inteligência artificial com muito menos energia.

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Esses avanços estão começando a ser disponibilizados. O Google anunciou que agora pode executar o Google Assistant nos telefones dos usuários sem enviar solicitações para um servidor remoto. A Apple já executa o reconhecimento de voz da Siri e o teclado QuickType no iPhone. A IBM e a Amazon também oferecem plataformas de desenvolvedores para criar e implementar a inteligência artificial miniaturizada.

Desse modo, os serviços existentes, como assistentes de voz, corretores automáticos e câmeras digitais, ficarão melhores e mais rápidos sem precisar da nuvem. 

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Essa tecnologia tornará possível a criação de novos aplicativos para a análise de imagens médicas baseada em dispositivos móveis. 

E, por fim, favorece a preservação da privacidade, pois os dados do usuário não precisam mais sair do dispositivo.

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Privacidade diferencial

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• Por que é importante: É cada vez mais difícil manter em sigilo os dados coletados.

• Principais atores: US Census Bureau, Apple e Facebook.

• Disponibilidade: Seu uso no Censo dos Estados Unidos em 2020 será a aplicação em maior escala.

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Os grandes censos populacionais devem coletar dados preservando a privacidade das pessoas, mas existem truques para retirar o anonimato das informações, especialmente se os dados do censo forem combinados com outras estatísticas públicas. Um recurso para manter o anonimato das pessoas, já usado pela Apple e pelo Facebook, é introduzir imprecisões ou “ruídos” nos dados; no entanto, o excesso de ruídos pode inutilizar os dados. Por exemplo, uma versão do censo norte-americano de 2010 incluiu famílias que supostamente tinham 90 pessoas.

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A técnica “privacidade diferencial” para medir a privacidade de um conjunto de dados pode auxiliar a resolver esse problema, criar confiança e se tornar um modelo.

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A relevância de se manter a privacidade dos dados relacionados com a medicina e saúde (tanto na assistência como na pesquisa) dispensa explicações.

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Fonte:  portugues.medscape.com/verartigo/6504536#vp_1 até 6504536#vp_1

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