Introdução: A cardiotoxicidade é uma grande preocupação na pesquisa de doenças cardíacas, pois pode levar a danos cardíacos graves, incluindo insuficiência cardíaca e arritmias.
Objetivo: Este estudo teve como objetivo explorar a capacidade do ChatGPT com GPT-4o de gerar hipóteses de pesquisa inovadoras para abordar 5 grandes desafios na pesquisa de cardiotoxicidade: a complexidade dos mecanismos, a variabilidade entre os pacientes, a falta de sensibilidade de detecção de arcadores modelos confiáveis de animais.
Métodos: O ChatGPT com GPT-4o foi usado para gerar várias hipóteses para cada um dos 5 desafios. Essas hipóteses foram então avaliadas de forma independente por 3 especialistas quanto à novidade e viabilidade. O ChatGPT com GPT-4o posteriormente selecionou a hipótese mais promissora de cada categoria e forneceu planos experimentais detalhados, incluindo antecedentes, justificativa, projeto experimental, resultados esperados, armadilhas potenciais e abordagens alternativas.
Resultados: O ChatGPT com GPT-4o gerou 96 hipóteses, das quais 13 (14%) foram classificadas como altamente novas e 62 (65%) como moderadamente novas. A pontuação média do grupo de 3,85 indicou um forte nível de inovação nessas hipóteses. A pesquisa bibliográfica identificou pelo menos 1 publicação relevante para 28 (29%) das 96 hipóteses. As hipóteses selecionadas incluíram o uso de sequenciamento de RNA de célula única para entender a heterogeneidade celular, integrar inteligência artificial com perfis genéticos para predição personalizada de risco de cardiotoxicidade, aplicar aprendizado de máquina a dados de eletrocardiograma para aumentar a sensibilidade de detecção, usar abordagens multiômicas para descoberta de biomarcadores e desenvolver tecidos cardíacos bioimpressos em 3D para superar as limitações dos modelos animais. A avaliação do nosso grupo das 30 dimensões dos planos experimentais para as 5 hipóteses selecionadas pelo ChatGPT com GPT-4o revelou pontos fortes consistentes no contexto, na justificativa e nas abordagens alternativas, com a maioria das hipóteses (20/30, 67%) recebendo pontuações de ≥4 nessas áreas. Embora as hipóteses tenham sido geralmente bem recebidas, os projetos experimentais foram frequentemente considerados excessivamente ambiciosos, destacando a necessidade de considerações mais práticas.
Conclusões: Nosso estudo demonstra que o ChatGPT com GPT-4o pode gerar hipóteses inovadoras e potencialmente impactantes para superar desafios críticos na pesquisa de cardiotoxicidade. Essas descobertas sugerem que a geração de hipóteses assistida por inteligência artificial pode desempenhar um papel crucial no avanço do campo da cardiotoxicidade, levando a previsões mais precisas, detecção precoce e melhores resultados para os pacientes.
Palavras-chave: AI; ChatGPT com GPT-4o; inteligência artificial; cardiotoxicidade; coração; geração de hipóteses.
