EL PRÓXIMO FÁRMACO QUE TOMES PUEDE ESTAR DISEÑADO POR IA

Si la humanidad alguna vez consigue medicamentos que curen el cáncer, la diabetes y las enfermedades cardíacas, es posible que tengamos que agradecer a la IA. Debido a que cada intento de fabricar un medicamento requiere grandes cantidades de datos, dinero y experimentación, las empresas de biotecnología han apostado fuerte en modelos de aprendizaje automático para desarrollar otros nuevos y ayudar a que los pacientes encuentren los medicamentos adecuados para su bioquímica.

Google aumentó las apuestas ayer cuando su laboratorio de investigación de IA DeepMind, en asociación con Isomorphic Labs, lanzó AlphaFold 3, un modelo de IA que “predice la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida”.

¿Por qué es tan importante? Google espera mejorar el actual proceso de descubrimiento de fármacos, que tiene una tasa de fracaso del 90%, en gran parte porque los científicos tienen un mapa limitado de todos los pequeños componentes del cuerpo humano y las formas en que las enfermedades interactúan con ellos.

Al explicar el potencial del desarrollo farmacéutico de IA en general, el director ejecutivo de una nueva empresa farmacéutica dijo al MIT Technology Review: “Todas las grandes farmacéuticas en conjunto… tienen una lista de ingredientes de como máximo 10 millones de moléculas a partir de las cuales construir medicamentos”. Pero, explicó, se cree que el número de moléculas que existen es un decillion, un número con 33 ceros en lugar de 7. Y ahí es donde entra en juego el poder computacional de los modelos de aprendizaje automático.

Si la IA puede predecir cómo afectará al cuerpo un fármaco propuesto, podrá encontrar candidatos prometedores más rápidamente.

AlphaFold 3 permitirá a los investigadores probar más hipótesis antes de comprometerse con los lentos y costosos protocolos de prueba que aún deben llevarse a cabo en la vida real antes de que se apruebe un nuevo medicamento. El acceso a la herramienta será gratuito para uso no comercial.

Si bien los científicos independientes elogiaron AlphaFold 3 como un importante paso adelante, el sistema “no es bueno para predecir cómo las proteínas pueden cambiar de forma en los sistemas vivos en respuesta a su entorno”, dijo The Guardian, lo que podría afectar la eficacia de los medicamentos en el mundo real.—HVL                      

Por Holly Van Leuven