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Crear nuevos medicamentos toma una eternidad: Google quiere solucionarlo con una IA



Google se continúa posicionando, ahora como revolucionario en la ciencia. Investigadores de Google DeepMind desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que ayudará para el desarrollo de fármacos así como avances en antibióticos.


Con la llegada de la nueva versión del programa AlphaFold, la compañía tiene a la mano un nuevo método para generar un modelo 3D de estructuras entre moléculas humanas, y con ello mejorar su comprensión de cómo nuevos medicamentos funcionan en el cuerpo.


Así el AlphaFold 3 permitirá una mayor precisión en la predicción de las estructuras conjuntas complejas como las proteínas, dando paso a que científicos puedan conocer qué proteínas pueden interactuar entre sí y de esta forma avanzar en diseños para la creación de un buen fármaco, esto de acuerdo con un artículo publicado en la revista Nature.


Básicamente, con el apoyo de la IA los encargados de crear medicamentos tendrán una visualización de cómo están formadas diferentes proteínas, las podrán combinar por medio de modelos computarizados y con ello, tener una ventana para generarlos en menor tiempo.


Este nuevo avance ofrece un vistazo a las interacciones entre moléculas humanas a través de un modelo, marcando la capacidad de un solo sistema de IA para predecir hebras de código genético y moléculas más pequeñas como las desarrolladas para medicamentos, donde, de acuerdo con la investigación, la precisión del programa varió del 62% al 76%.


"Ya estamos empezando a ver que los biólogos y los primeros evaluadores utilizan esto para comprender cómo funciona la célula y comenzar a pensar en cómo podría salir mal cuando se encuentra en estados patológicos".

John Jumper, líder del equipo AlphaFold de DeepMind.


En el escrito, también se explica que con esta precisión predictiva se pueden desarrollar los marcos de aprendizaje profundo de IA adecuados puede reducir en gran medida la cantidad de datos necesarios para obtener un "rendimiento biológicamente relevante".


Asimismo, Demis Hassbis, CEO y co-fundador de DeepMind, comentó:


"Con estas nuevas capacidades, podemos diseñar una molécula que se unirá a un lugar específico de una proteína, y podemos predecir con qué fuerza se unirá, es un paso fundamental si se quiere diseñar fármacos y compuestos que ayuden con las enfermedades".


¿Cómo Google se posicionó en el campo de la biología?


Primero que nada, recapitulemos un poco la llegada de DeepMind. Esta compañía de origen inglés fue adquirida por Google en 2014 y se enfoca en la investigación y desarrollo de inteligencia artificial. En marzo pasado, creó una inteligencia artificial que incluso podía jugar videojuegos como si se tratase de un ser humano.


Para 2018 dio el salto a las ciencias biológicas con AlphaFold, programa desarrollado para predecir la estructura de las proteínas, destacándose en 2020 para formular una predicción de la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia lineal de aminoácidos. En pocas palabas, un problema biológico complejo.


La parte revolucionaria de AlphaFold3


Lo más sorprendente del AlphaFold 3 es que permitirá una mejor precisión en pronósticos de cómo se ven y mezclan las estructuras complejas diminutas, como las proteínas. Además, dará una visión sofisticada de las redes bioquímicas que hacen funcionar a los organismos, de tal forma que el modelo cubre el código genético ADN y ARN.



Con la capacidad de esta IA, se prometen avances en campos que podrían ayudar en el impulso de los antibióticos, además de reducir el tiempo y el dinero necesarios para desarrollar tratamientos.


El plus: la compañía anunció el lanzamiento del “servidor AlphaFold”, una herramienta en línea gratuita que los científicos pueden utilizar para probar sus hipótesis antes de realizar pruebas en el mundo real.

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