Potential Sciences aposta em IA e dados sintéticos para acelerar descoberta de medicamentos

A startup britânica Potential Sciences planeja simular, com base em princípios da física, interações entre átomos, moléculas, aminoácidos e proteínas. A empresa pretende usar esses dados sintéticos para treinar modelos de IA e sistemas de previsão capazes de identificar medicamentos direcionados a doenças específicas, fazendo candidatos com pouca chance de funcionar falharem mais cedo e reduzindo experimentos caros e demorados. Segundo a Wired, a startup foi lançada em 5 de novembro e diz ter recebido dezenas de milhões de dólares em financiamento inicial da SovAI, fundo de capital de risco em IA do governo britânico, da Twin Path Ventures e de outros investidores.

A abordagem depende de prever com precisão como candidatos a medicamentos se ligam a proteínas relacionadas a doenças. O químico Peter Wolynes disse à Wired que haverá uma melhora, mas avaliou que a engenharia de proteínas ainda está em um estágio muito inicial. O professor Alan Fersht afirmou que simulações precisas das interações moleculares poderiam revolucionar o desenvolvimento de medicamentos, embora o texto não apresente resultados da startup que comprovem essa capacidade.