Relatório de Estágio e Monografia intitulada "O uso da inteligência artificial no processo de investigação e desenvolvimento em oncologia"

Abstract

O presente documento contém o relatório de estágio em farmácia comunitária bem como a monografia intitulada “O uso da inteligência artificial no processo de investigação e desenvolvimento em oncologia”, realizados no âmbito da unidade de Estágio Curricular, do 5º ano do Mestrado Integrado em Ciências Farmacêuticas. O plano de estudos culmina com o último semestre em estágio, para que seja possível interligar o ensino teórico com a realidade profissional de um farmacêutico. Realizei o meu estágio em farmácia comunitária durante 5 meses, onde não só tive a oportunidade de pôr em prática todos os conhecimentos adquiridos durante o plano de estudos, mas também aprender mais acerca do trabalho numa farmácia. O relatório de estágio é uma análise SWOT de todo o percurso, analisando os pontos fortes e fracos bem como as oportunidades e ameaças do mesmo. Na segunda parte do documento, a monografia pretende relacionar a potencialidade do uso da inteligência artificial para colmatar as fortes necessidades terapêuticas na área oncológica. A doença oncológica é das mais prevalentes e mortais e ocorre devido a alterações genéticas e outros fatores que levam a uma desregulação do mecanismo de proliferação celular, havendo a formação de uma massa celular a partir da proliferação descontrolada das células. As células tumorais têm capacidades distintas das células normais, conseguindo atravessar barreiras e invadir tecidos, formando metástases. Esta é uma das principais causas para a mortalidade da doença e para a resistência às terapêuticas.É urgente desenvolver novas terapêuticas para a doença oncológica e o processo de investigação e desenvolvimento convencional não consegue dar resposta a este problema. Um novo fármaco demora em média entre 10 a 15 anos para ser desenvolvido, o que é incomportável com uma necessidade terapêutica tão urgente quanto a oncologia. Embora o uso da inteligência artificial ainda não esteja implementado de forma robusta no desenvolvimento de medicamentos, pode ser uma alternativa muito promissora. Para além de diminuir o tempo de desenvolvimento de forma substancial, consegue, a longo prazo, diminuir os custos necessários ao desenvolvimento de um medicamento. Assim, têm sido implementados esforços da comunidade científica no sentido de melhorar os algoritmos de machine learning e deep learning, para que seja possível utilizar estas ferramentas para desenvolver medicamentos eficazes na doença oncológica.

The present document contains the curricular internship report in community pharmacy, as well as the monography titled “The use of artificial intelligence in the research and development process for oncology”, carried out under the curricular unit Curricular Internship, from the fifth year of the Integrated Master’s in Pharmaceutical Sciences.The study plan culminates with the last semester in internship, so as to interconnect the theoretical teachings with the professional reality of a pharmaceutical. I performed my internship in a community pharmacy over five months, where I not only had the opportunity to put into practice all the knowledge I have acquired during the study plan, but also to learn more about the work in a pharmacy. The internship report is a SWOT analysis of the entirety of the internship, analyzing the strengths and weaknesses, as well as its opportunities and threats.In the second part of the document, the monography intends to connect the potential of the use of artificial intelligence to rectify the strong therapeutical needs in the oncology area.Oncological diseases are one of the most prevalent and deadly in a global scale, and they occur due to genetic alterations and other factors that lead to a dysregulation of the cell proliferation mechanism, with an uncontrolled proliferation of the cells leading to the formation of a cellular mass. Tumour cells have capabilities that differ from those of the normal cells, being able to cross barriers and invade tissues, creating metastasis. This is one of the leading causes for the diseases’ deadliness e for its resistance to therapeutics that has been ever more recurring.It is urgent to develop novel therapeutics for oncological diseases, as the conventional research and development procedure cannot answer this problem. This process takes, on average, between 10 and 15 years, which is unendurable to answer the therapeutical needs as evident as oncology.Although the use of artificial intelligence is, as of yet, not implemented robustly enough for the development of medication, it is a very promising alternative because, beyond diminishing the time of development in a substantial manner, it can, in long-term, reduce the necessary costs to develop medication.Thus, there have been efforts in the scientific community to improve the machine learning and deep learning algorithms, in order to make the use of these tools to develop effective treatment for oncological diseases possible.