O cientista israelense Shahar Barbash está sacudindo o mundo farmacêutico com uma nova abordagem que tem o prêmio Nobel de química Michael Levitt a bordo.
Por Tzipi Smilovitz, Calcalist
Quando o químico Nobel Michael Levitt conheceu sua esposa há dois anos, ele não sabia que isso levaria a uma amizade maravilhosa com um jovem cientista israelense. Quando o cientista israelense Shahar Barbash decidiu fundar uma startup com o objetivo de reduzir o tempo necessário para desenvolver novos remédios, ele não sabia que o casamento de um amigo o ajudaria a marcar uma reunião com um homem que muitos querem conhecer, mas poucos fazem. Mas a esposa de Levitt é uma velha amiga dos pais de Barbash, e o resto, como dizem, é história…
Uma das alegrias de ser um cientista idoso é encorajar jovens extraordinários, disse Levitt, um biofísico americano-britânico-israelense e professor da Universidade de Stanford desde 1987, em uma entrevista recente ao Calcalist. Ele poderia ter conhecido Barbash porque sua esposa conhecia sua família, mas isso não é suficiente para fazê-lo entrar em negócios com alguém, disse Levitt. “Eu subi a bordo porque a visão dele me empolgou, mesmo achando que seria muito difícil de perceber.”
Levitt, 72 anos, e Barbash, 37 anos, se encontraram pela primeira vez no ano passado. Foi durante essa reunião que Levitt, depois de ouvir a ideia de Barbash, lhe disse para começar a trabalhar. “Vamos ver o que sai disso”, disse ele. Três meses atrás, Levitt veio a Nova York para se encontrar com Barbash novamente. Em suas próprias palavras, ele ficou surpreso com o progresso de Barbash.
“Eu aconselho muitas empresas”, disse Levitt. Mas a startup de Barbash, a Quantified Biology, alcançou resultados “incrivelmente surpreendentes” em um curto espaço de tempo. “Ele não apenas tem um software brilhante, ele tem clientes sérios desde o começo”, disse ele.
Esse momento foi inspirado na criação da Barbash, um software leve que pode ser instalado em um computador pessoal, capaz de reduzir drasticamente o tempo que os cientistas levam para analisar células e imagens de tecido.
“As equipes de pesquisa usam bancos de dados muito grandes e representam uma questão específica que o banco de dados pode responder”, disse Barbash ao Calcalist. “Para obter essa resposta, eles usam programas de processamento genéricos. Mas há dois problemas: esses programas são enormes e difíceis de operar, e são muito inflexíveis, o que significa que não podem responder a todas as perguntas. Os pesquisadores costumam ajustar suas perguntas de pesquisa para se adequar aos programas. ”
Os algoritmos da Biologia Quantificada podem identificar em cada imagem as informações específicas necessárias, explicou Barbash. Programadores podem escrever um ótimo algoritmo, mas quando um biólogo computacional escreve um programa para um pesquisador e ambos falam a mesma língua, o resultado está em um nível diferente, acrescentou.
“Estudei neurociência e isso me ajuda a entender como o olho humano percebe as imagens. Eu sei o que o pesquisador vê e pode traduzi-lo em um algoritmo. Cada linha em nosso código pode ser explicada e, portanto, corrigida ”, disse ele.
Existem certas células no cérebro que permitem a comunicação elétrica entre os neurônios, disse Barbash, oferecendo um exemplo. Se essas células deixarem de funcionar, os sinais neurais não serão suficientemente fortes para permitir processos cognitivos.
“As empresas farmacêuticas investem muito em entender por que essas células param de funcionar”, disse ele. É aí que entra o software da Quantified Biology. Um pesquisador pode ver uma imagem dessas células e pontuá-las entre uma e dez, dependendo da função delas. Em seguida, Barbash e sua equipe criam um código para cada pontuação que pode ser usada para análise de imagens.
Embora os programas existentes já possam ser aplicados a uma imagem e classificar cada célula de acordo com a mesma escala, os pesquisadores não têm como saber como o programa chegou às suas conclusões, disse Barbash. “É uma caixa preta. Para entender, você precisa conduzir mais pesquisas. Mas o nosso programa oferece respostas precisas de uma só vez. ”
Programa “escuta os pesquisadores”
No aprendizado de máquina, por exemplo, disse Barbash, um modelo pode ser inserido com 1.000 imagens de tecido saudável e outro de tecido não saudável. Após um processo de aprendizado, ele pode analisar novas imagens e informar ao pesquisador se elas são saudáveis ??ou não, mas não há como entender que elemento exato de cada imagem determinou o modelo para classificá-lo.
“Nosso programa pode explicar seu processo porque ouve os pesquisadores“, disse Barbash.
Um dos clientes de Barbash trabalhou com microglia, um tipo de célula de macrófago que atua como a primeira linha de defesa imunológica ativa no cérebro. Eles são responsáveis ??por descartar materiais tóxicos, como placas, que são depósitos de fragmentos de proteínas que se acumulam entre os neurônios.
“Uma pesquisa importante na pesquisa de doenças neurodegenerativas é por que a micróglia não conserta danos causados ??por doenças. Muitos pesquisadores estão tentando entender o que acontece com essas células; por exemplo, se eles se comportam de maneira diferente em diferentes áreas do cérebro ”, disse Barbash.
Como parte do processo de pesquisa, essas células são bombardeadas com centenas de milhares de moléculas. Os pesquisadores podem identificar as células e a placa que as danifica, e a Biologia Quantificada pode quantificar a função das células.
“O software atual requer treinamento, introduzindo grandes quantidades de dados coletados por pesquisas durante um longo período de tempo”, continuou Barbash. “O primeiro pesquisador com quem trabalhamos precisou de seis meses para analisar um conjunto de dados, e nosso software forneceu respostas para ela em um dia. Pode reduzir seu tempo de pesquisa de anos para dias. A principal diferença é que fornecemos respostas específicas para as perguntas. ”
A diferença entre o software disponível hoje no mercado e o software direcionado à Quantified Biology também é o que pegou Levitt de surpresa. Hoje, esses programas podem lembrar com precisão as informações inseridas, mas eles não aprendem com isso, ele disse.
“Em muitos experimentos, há muitos objetos que são muito difíceis de reconhecer – diferentes tipos de células, células em movimento, células mortas.” Barbash disse, ao perceber que a matemática pode ser usada para simplificar a identificação de objetos ambíguos.
“Digamos que você está trabalhando para uma droga que é destinada a matar células específicas“, disse Levitt. “Você testa isso em um slide ao microscópio e vê como as células reagem. O software da Shahar examina as células e as classifica com rapidez e precisão. Esse é um atalho muito significativo ”.
É uma abordagem diferente, explicou Levitt. “É mais importante trabalhar em problemas precisos que seus clientes estão enfrentando do que procurar um algoritmo que resolva tudo, porque não existe tal coisa.”
Olhando para o início da vida de Barbash, sua trajetória não é clara. Seu pai é o diretor de cinema e televisão indicado ao Oscar, Uri Barbash. Quando adolescente, Barbash frequentou Thelma Yellin, uma famosa escola de artes em Israel, tocou bateria e trabalhou nos sets de filmagem de seu pai. Mas na 11ª série, ele abriu um livro de física e percebeu que havia uma maneira simples de calcular quando e com que força uma bola lançada ao ar cairia. “Eu entendi que tudo pode ser explicado e resolvido com matemática“, disse ele.
Barbash obteve seu PhD em neurobiologia computacional no Centro Edmond e Lily Safra de Ciências do Cérebro da Universidade Hebraica de Jerusalém. Há quatro anos, ele chegou a Nova York para um pós-doutorado na Universidade Rockefeller e participou de um projeto da Teva Pharmaceutical Industries Ltd., cujo objetivo era encurtar o prazo para o desenvolvimento de medicamentos para doenças neurodegenerativas. Ele estava sonhando em encontrar uma cura para a doença de Alzheimer, uma condição da qual seu avô havia sofrido.
“Encontramos mais conexões entre os componentes da doença, encontramos conexões entre a doença de Alzheimer e outras doenças“, disse Barbash. “As pessoas entendem a palavra” cura “como algo que funciona ou não. Mas durante meus três anos no projeto da Teva, aprendi que o processo é sísifo. É uma luta fracassada e requer uma quantidade de trabalho quase desumana que não pode ser realizada por instituições acadêmicas, apenas por empresas farmacêuticas. Em um instituto acadêmico, você encontra uma conexão e a estuda por três anos, mas a idéia de como transformá-la em uma droga está em segundo plano ”.
“Eu quero mudar a situação”
É por isso que ele tomou a decisão de deixar a academia e se tornar um empreendedor, disse ele. “Eu quero fazer algo, qualquer coisa, que vai mudar a situação dos medicamentos neurológicos, porque eles estão anos-luz atrás de qualquer outro domínio”.
As empresas farmacêuticas estão se curvando para encontrar algo que possa mitigar os sintomas das doenças degenerativas, porque há tantas pesquisas fracassadas, disse Barbash. Ferramentas mais sofisticadas são necessárias para analisar a pesquisa relacionada ao cérebro. Acontece no nível microscópico. Se você não consegue identificar adequadamente a mudança que acontece nas células, você não será capaz de identificar uma molécula que possa ser a base para um medicamento de sucesso, disse ele.
Os microscópios de hoje são bons o suficiente para criar terabits de excelente informação, disse Barbash, o que significa que o gargalo não é mais a coleta de dados, mas a análise de dados. E esse gargalo exato é o que a Biologia Quantificada quer resolver.
A Biologia Quantificada atualmente emprega duas pessoas além de Barbash, o CEO. Não tem grandes investidores. Mas já tem vários clientes importantes, graças ao Runway, um programa de pós-operatório de startups operado pela Cornell Tech, uma joint venture entre a Cornell University e a universidade de pesquisa israelense Technion Israel Institute of Technology. Apenas quatro pós-docs são escolhidos a cada ano para o programa, com startups participantes recebendo um investimento de US $ 277.000 em troca de uma participação de 6%, e também orientação legal e de negócios.
“Eu passei por 10 entrevistas”, disse Barbash. “Foi fatigante mas valeu a pena. Somos uma empresa com fins lucrativos, sendo apoiados por uma organização sem fins lucrativos. ”
Barbash é um exemplo clássico da necessidade de encontrar uma nova maneira de ajudar os cientistas a se tornarem empreendedores, disse Fernando Gomez-Baquero, engenheiro e empresário de nanomateriais e diretor da Runway, que também faz parte da diretoria da Quantified Biology ao lado de Levitt. “Ele é outro cientista brilhante que surgiu com uma ideia que responde a uma necessidade real, mas a universidade não tinha como ajudá-lo.”
“Paramos para fazer isso direito”
O primeiro cliente da Quantified Biology foi de um dos maiores players do domínio – a farmacêutica Roche. “Ela tinha muitas imagens, tinha uma pergunta e não conseguia responder”. Barbash criou um software especializado para ela em uma semana. Depois de receber o software, o pesquisador contou a seus colegas sobre Barbash, solidificando a reputação da empresa e criando uma dinâmica para ela.
“Foi quando entendemos que tínhamos algo de bom acontecendo e paramos para fazer certo, assinar um contrato, registrar uma patente”, disse Barbash.
O software personalizado da Quantified Biology custa entre US $ 50.000 e US $ 150.000 no primeiro ano, com a opção de estender a licença para outros US $ 20.000 a US $ 50.000. Ele não está procurando uma saída, disse Barbash, embora não esteja descartando a possibilidade de que em algum momento a startup seja adquirida por uma empresa disposta a deixar a equipe permanecer como uma entidade independente.
“Eu quero que nosso software ajude a criar drogas mais eficientes para distúrbios neurológicos”, disse Barbash. “Não apenas condições degenerativas, mas esquizofrenia e transtorno bipolar. O cérebro é meu maior amor e, se pudermos oferecer um vislumbre de esperança, esse será meu santo graal. ”
Publicado em 22/07/2019
Artigo original: https://worldisraelnews.com/paving-the-way-to-alzheimers-cure-one-algorithm-at-a-time/
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