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Benefícios e desvantagens da IA generativa em biotecnologia

Por Zareh Zurabyan 9 min de leitura 02 de maio de 2024

A P&D em biotecnologia deu origem a algumas das inovações mais impressionantes, desde o DNA recombinante até a edição do genoma. Embora o caminho para a comercialização sempre tenha sido desafiador, muitas barreiras fundamentais à inovação se tornaram maiores. Atualmente, há uma sobrecarga de dados e ideias não estruturados. Traduzi-los em ideias que mudam o mundo representa um enorme desafio organizacional e logístico.

Com o surgimento da IA generativa no ano passado, uma solução para alguns desses problemas está no horizonte. A IA generativa pode promover o pensamento divergente, desafiar o preconceito dos especialistas, avaliar e refinar ideias e facilitar a colaboração entre áreas de pesquisa de nicho. Ela também está simplificando o ciclo de vida dos dados e mudando os aspectos criativos das operações dos laboratórios de biotecnologia, como a automação e a melhoria da qualidade do conteúdo, desde os cadernos de laboratório até a literatura científica publicada. 

No blog a seguir, veremos o que é IA generativa, como ela funciona e suas aplicações em biotecnologia e nas ciências da vida em geral.

O que é IA generativa? 

A IA generativa, ou Gen AI, é uma classe de técnicas e algoritmos de inteligência artificial que geram novas amostras de dados ou conteúdo, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos. 

Diferentemente dos modelos discriminativos, que se concentram em tarefas de classificação ou previsão com base em dados existentes, os modelos generativos aprendem os padrões e as estruturas subjacentes dos dados para gerar novas instâncias que são estatisticamente semelhantes aos dados de treinamento.

A IA de geração engloba uma ampla gama de algoritmos e abordagens

A Gen AI tem aplicações em vários domínios, incluindo geração de imagens, síntese de texto, composição musical, descoberta de medicamentos e criação de conteúdo. Ele permite a geração de amostras de dados realistas e diversificadas, facilita o aumento de dados para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina e promove a criatividade e a inovação em aplicativos orientados por IA.

Há vários algoritmos e abordagens, incluindo:

  • Redes Adversariais Generativas (GANs): Os GANs consistem em duas redes neurais, um gerador e um discriminador, que são treinados simultaneamente de forma competitiva. O gerador aprende a gerar amostras de dados realistas, como imagens, texto ou áudio, enquanto o discriminador aprende a distinguir entre amostras reais e geradas. Por meio de treinamento contraditório, os GANs produzem dados sintéticos de alta qualidade que se assemelham muito à distribuição de dados reais.
  • Autoencodificadores variacionais (VAEs): Os VAEs são modelos gerativos probabilísticos que aprendem a codificar e decodificar amostras de dados em um espaço latente de dimensão inferior. Por meio da amostragem do espaço latente e da decodificação das amostras de volta ao espaço de dados original, os VAEs podem gerar novas amostras de dados que capturam a variabilidade e a estrutura dos dados de treinamento. Os VAEs são comumente usados para gerar imagens, textos e outros tipos de dados complexos.
  • Modelos autorregressivos: Os modelos autorregressivos, como as redes neurais autorregressivas (ARNs) e os modelos de média móvel autorregressiva (ARMA), geram sequências de dados modelando a distribuição de probabilidade condicional de cada ponto de dados com base nas observações anteriores. Por meio de amostragem iterativa da distribuição condicional, os modelos autorregressivos geram sequências de amostras de dados, como dados de séries temporais, fala ou texto.
  • Transformers: Os transformadores são uma classe de arquiteturas de aprendizagem profunda que alcançaram desempenho de ponta em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Os transformadores, especialmente as variantes como GPT (Generative Pre-trained Transformer) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), podem gerar textos coerentes e contextualmente relevantes modelando as relações entre palavras ou tokens em uma sequência.

Como a geração de IA funciona?

A IA geradora usa várias técnicas, inclusive redes neurais e algoritmos de aprendizagem profunda, para identificar padrões e gerar novos resultados com base neles. O processo de treinamento de um modelo generativo envolve alimentá-lo com um grande conjunto de dados de exemplos, como imagens, texto, áudio e vídeos. Enquanto a IA tradicional visa executar tarefas específicas com base em regras e padrões predefinidos, a IA gen vai além dessa limitação e se esforça para criar dados totalmente novos que se assemelhem ao conteúdo criado por humanos. A modelo de linguagem é um exemplo de IA gen, usando um modelo probabilístico de um idioma natural que pode gerar probabilidades de uma série de palavras com base em corpora de texto em um ou vários idiomas nos quais foi treinado. Os modelos de linguagem grande, em sua forma mais avançada, são uma combinação de redes neurais feedforward e transformadores.

Na área de processamento de linguagem natural, há também um rede neuralA aprendizagem profunda é um método de inteligência artificial que ensina os computadores a processar dados de uma forma inspirada no cérebro humano. O aprendizado profundo é um tipo de processo de aprendizado de máquina que usa nós ou neurônios interconectados em uma estrutura em camadas que se assemelha ao cérebro humano. Esses algoritmos podem receber diferentes entradas de dados e ser usados para reconhecimento de voz e fala.

Como a IA de geração é usada atualmente na biotecnologia?

A Gen AI é cada vez mais utilizada em biotecnologia e ciências da vida em várias aplicações, aproveitando sua capacidade de gerar amostras de dados realistas e diversificadas. Algumas das principais áreas em que a IA de geração está sendo usada atualmente na biotecnologia e nas ciências da vida incluem:

  • Descoberta e desenvolvimento de medicamentos: A geração de IA gera novas estruturas moleculares com as propriedades desejadas para candidatos a medicamentos. Modelos generativos como GANs e VAEs podem gerar novos compostos químicos com propriedades farmacológicas específicas, ajudando a identificar possíveis candidatos a medicamentos e acelerando o processo de descoberta de medicamentos.
  • Projeto e engenharia de proteínas: Técnicas de IA genéticas são empregadas para projetar e desenvolver proteínas com funcionalidades aprimoradas ou atividades biológicas específicas. Os pesquisadores podem projetar novas enzimas, anticorpos ou terapias para várias aplicações, incluindo engenharia de enzimas, fornecimento de medicamentos e imunoterapia, gerando sequências ou estruturas de proteínas com as propriedades desejadas.
  • Síntese de imagens biológicas: Modelos generativos sintetizar imagens biológicas realistascomo imagens de microscopia de células, tecidos ou organismos. Essas imagens sintetizadas podem ser usadas para aumentar os conjuntos de dados de treinamento para algoritmos de análise de imagens, melhorar a generalização dos modelos de aprendizado de máquina e gerar dados para triagem virtual e teste de algoritmos in silico.
  • Geração de dados ômicos: As técnicas de Gen AI são aplicadas para gerar dados ômicos sintéticos, incluindo dados genômicos, transcriptômicos, proteômicos e metabolômicos. Os dados ômicos sintéticos podem ser usados para complementar dados experimentais reais, simular processos biológicos e validar modelos computacionais, permitindo que os pesquisadores explorem sistemas biológicos complexos e descobrir biomarcadores ou alvos terapêuticos.
  • Geração de texto e literatura: Os modelos generativos geram conteúdo baseado em textoEsses textos gerados podem ajudar os pesquisadores na mineração de literatura, descoberta de conhecimento e resumo de dados. Esses textos gerados podem ajudar os pesquisadores na mineração de literatura, descoberta de conhecimento e resumo de dados, facilitando a pesquisa baseada em literatura e a tomada de decisões em biotecnologia e ciências da vida.
  • Biomolecule Design and Synthesis (Projeto e síntese de biomoléculas): As técnicas de IA de geração são usadas para projetar e sintetizar biomoléculas novasOs pesquisadores podem desenvolver biomoléculas, como peptídeos, aptâmeros ou ácidos nucleicos, com funções ou propriedades específicas. Ao gerar sequências ou estruturas com as características desejadas, os pesquisadores podem desenvolver biomoléculas para aplicações de diagnóstico, terapêuticas e de biossensoriamento.

De modo geral, a IA de geração está revolucionando a biotecnologia e as ciências da vida ao permitir a geração de novas amostras de dados, moléculas e entidades biológicas, promovendo a inovação e acelerando os esforços de pesquisa e desenvolvimento em vários domínios. À medida que o campo continua avançando, espera-se que a IA de geração desempenhe um papel cada vez mais fundamental na formação do futuro da biotecnologia e das ciências da vida, incluindo a pesquisa clínica. A IA de geração pode ajudar a identificar quais grupos de pacientes responderão melhor a medicamentos específicos, desenvolvendo uma medicina mais personalizada. No aspectos operacionais e de marketingCom a IA generativa, é possível otimizar a cadeia de suprimentos, os processos de fabricação e a estratégia de marketing e publicidade. 

Quais são as preocupações com o uso da IA generativa na biotecnologia?

  • Qualidade e viés dos dados: Os modelos de IA de geração dependem muito da qualidade e da representatividade dos dados de treinamento. Na biotecnologia e nas ciências da vida, os conjuntos de dados podem apresentar vieses, imprecisões ou diversidade limitada, afetando o desempenho e a capacidade de generalização. Os vieses nos dados de treinamento podem levar à geração de amostras tendenciosas ou irrealistas, prejudicando a confiabilidade e a validade dos resultados gerados.
  • Interpretabilidade e confiabilidade: Muitas técnicas de IA genéticas, como as redes neurais profundas, são complexas e opacas, o que torna difícil interpretar e confiar nos resultados gerados. Em aplicações essenciais, como a descoberta de medicamentos e o design de biomoléculas, é fundamental entender como e por que os modelos generativos geram resultados específicos. A falta de interpretabilidade pode impedir a adoção da IA genérica nos processos de tomada de decisão e na aprovação regulatória, limitando sua utilidade em aplicações do mundo real.
  • Mapeamento de dados: O mapeamento de dados em biotecnologia e ciências da vida apresenta desafios devido à complexidade e à heterogeneidade dos sistemas biológicos e à diversidade de tipos e fontes de dados. A integração e o mapeamento de tipos de dados heterogêneos exigem a harmonização de estruturas de dados, ontologias e metadados para garantir a consistência dos dados entre os conjuntos de dados. Os desafios no mapeamento de dados podem afetar a precisão e a confiabilidade dos modelos de IA de geração treinados nesses dados, afetando seu desempenho e aplicabilidade em cenários do mundo real. A solução de problemas relacionados ao mapeamento de dados é essencial para garantir a qualidade e a confiabilidade das entradas de dados para os modelos de IA de geração em biotecnologia e ciências da vida. 

Uso diário de IA para operações de laboratório

Acima, listamos as aplicações de pesquisa mais amplas nas quais a IA de geração pode ser usada. No entanto, nas operações diárias de laboratório, o cientista médio de ciências biológicas e biotecnologia pode utilizar a IA de várias maneiras. A IA de geração pode substituir tarefas manuais e repetitivas, liberando recursos para tarefas mais complexas e criativas. 

  • Análise e interpretação de dados: A IA de geração pode ajudar os cientistas a analisar e interpretar dados experimentais com mais eficiência. Ao empregar algoritmos de aprendizado de máquina, os cientistas podem treinar modelos para reconhecer padrões, identificar correlações e extrair percepções significativas de conjuntos de dados complexos, como dados ômicos, imagens biológicas ou resultados de triagem de alto rendimento. A Gen AI pode automatizar as tarefas de análise de dados, otimizar os processos de interpretação de dados e fornecer percepções acionáveis para orientar o projeto experimental e a tomada de decisões no laboratório.
  • Projeto e planejamento experimental: A Gen AI pode ajudar os cientistas a projetar e planejar experimentos, gerando hipóteses, otimizando as condições experimentais e prevendo resultados. Ao aproveitar as técnicas de modelagem preditiva, os cientistas podem simular cenários experimentais, prever resultados experimentais e identificar os parâmetros experimentais ideais para atingir os objetivos desejados. A Gen AI pode auxiliar na otimização do projeto experimental, na alocação de recursos e na avaliação de riscos, ajudando os cientistas a tomar decisões informadas e a maximizar a eficiência experimental no laboratório.
  • Mineração de literatura e descoberta de conhecimento: A Gen AI pode ajudar os cientistas na mineração de literatura e na descoberta de conhecimento, analisando a literatura científica, extraindo informações relevantes e sintetizando o conhecimento de diversas fontes. As técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) podem extrair conceitos-chave, identificar relações entre entidades científicas e resumir descobertas de artigos de pesquisa, patentes e bancos de dados. A Gen AI pode automatizar os processos de revisão da literatura, facilitar a pesquisa baseada na literatura e acelerar a descoberta de conhecimento em áreas de pesquisa específicas, permitindo que os cientistas se mantenham atualizados com os avanços mais recentes e tomem decisões informadas no laboratório.

Resumo

A integração da IA generativa ao setor de biotecnologia traz benefícios significativos e preocupações notáveis. Ao aproveitar a IA generativa, os pesquisadores podem enfrentar o desafio de navegar por grandes quantidades de dados e ideias não estruturados, promovendo o pensamento divergente e facilitando a colaboração em áreas de pesquisa de nicho. Além disso, a IA generativa simplifica vários aspectos das operações dos laboratórios de biotecnologia, desde a automação da geração de conteúdo até a melhoria da qualidade da literatura científica. No entanto, as preocupações com a qualidade e o viés dos dados, a interpretabilidade, a confiabilidade e o mapeamento de dados continuam pertinentes. Apesar desses desafios, o uso diário da IA generativa em operações de laboratório é promissor, permitindo que os cientistas aprimorem a análise e a interpretação de dados, otimizem o projeto e o planejamento experimental e acelerem a mineração de literatura e a descoberta de conhecimento. À medida que a IA generativa continua a evoluir, seu papel na revolução da pesquisa e do desenvolvimento biotecnológico está pronto para se expandir, moldando o futuro da medicina de precisão, da descoberta de medicamentos e de outras áreas essenciais das ciências da vida.

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