Dados apresentados, em 26 de outubro, no 5^o Congresso Internacional sobre a Terapia com Medicamentos na Infecção por HIV revelaram, pela primeira vez, as mutações no código genético do HIV que tornam o vírus resistente ao medicamento d4T (stavudina). As mutações foram identificadas usando a técnica de inteligência artificial conhecida como redes neurais. Esta técnica está agora sendo aplicada para fazer o ajuste fino do teste VirtualPhenotype^TM, da Virco, tornando-o mais sofisticado e preciso na predição da resistência a medicamentos através das "impressões digitais" genéticas do HIV de um paciente.

Embora a resistência ao d4T tenha sido observada, sua base genética era pouco conhecida. A técnica das redes neurais identificou um grupo de 26 mutações no código genético do HIV que, em diferentes combinações, causa a resistência ao medicamento. As informações indicam que a causa genética da resistência ao d4T é mais complexa do que se pensava e do que para outros medicamentos da mesma classe.

"Esse é um passo muito importante", diz o Dr. Stefano Vella, presidente da Sociedade Internacional da AIDS. "Primeiramente, estas informações indicam que a rede neural se provou extremamente valorosa ao aumentar nosso entendimento sobre a resistência do HIV aos medicamentos e nossa capacidade de administrá-la em benefício de nossos pacientes. Também é um fascinante exemplo da forma pela qual utilizamos os avanços de uma variedade de disciplinas e aplicamos os mesmos, de forma integrada, para acelerar o progresso no campo do HIV", complementa.

Historicamente, o teste de resistência era abordado de duas formas: o fenótipo (medida direta dos efeitos dos medicamentos sobre o crescimento do vírus derivado de amostras de sangue do paciente) e o genótipo (o código genético do HIV do paciente é lido e as mutações, identificadas - acesso indireto da resistência do HIV ao medicamento).

A abordagem relativa ao genótipo é a mais rápida e mais comumente utilizada. O desafio consiste em interpretar a informação. Existem mais de 100 mutações individuais conhecidas envolvidas na resistência do HIV, a qual interage em formas altamente complexas, tornando a interpretação extremamente difícil.

Nesse estudo, as redes neurais foram alimentadas com informações sobre o fenótipo e o genótipo de 2098 amostras de pacientes, as quais foram utilizadas por um software para gerar um grande número de equações simultâneas: em essência, testar diferentes combinações de mutações para tentar explicar as variações fenotípicas da resistência ao d4T. A rede neural se repete, aprendendo a cada execução, melhorando sua precisão preditiva. O modelo construído pela rede, envolvendo 26 mutações, foi então aplicado aos genótipos de 188 amostras-teste, sedo capaz de predizer a resistência fenotípica com precisão de 80%.

"A causa da resistência ao medicamento do HIV é extremamente complicada", comenta o Dr. Brendan Larder, da Virco. "Essa abordagem habilita um enorme poder computacional para revelar a complexa relação entre as mudanças genéticas e o comportamento resistente do vírus. O uso de redes neurais está ajudando a tornar o VirtualPhenotype^TM o "vidente" mais sofisticado e preciso da resistência do genótipo", complementa.

"Além de refinar nosso entendimento sobre as interações entre as mutações e as bases genéticas da resistência aos medicamento atuais, as redes neurais estão sendo utilizadas pela Virco para identificar novas mutações e combinações que causam a resistência aos novos medicamentos contra o HIV", finaliza.

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