Nuevo motor de IA acelera validación experimental en descubrimiento de fármacos e impulsa a industria de la longevidad en todo el mundo

Ilustración de un robot con interfaz virtual
Se demuestra el verdadero potencial disruptivo que tiene la inteligencia artificial en términos de acelerar el ritmo del progreso en el descubrimiento de fármacos.

Un equipo de investigadores que han logrado utilizar la Inteligencia Artificial (IA) para diseñar, sintetizar y validar un nuevo fármaco candidato en solo 46 días. Esto en comparación con los típicos 2 a 3 años (736 a 1,104 días) requeridos utilizando el enfoque estándar de hit to lead (H2L) utilizado por la mayoría de las corporaciones farmacéuticas. Es decir, de 16 veces a 24 veces más rápido.

Mediante el uso de una combinación de Redes Adversarias Generativas (GAN, Generative Adversarial Network) y Aprendizaje por Refuerzo (RL, Reinforcement Learning), el equipo de investigadores de Insilico Medicine que respaldó el estudio “Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors” (Aprendizaje profundo permite la identificación rápida de potentes inhibidores de la quinasa DDR1); publicado en Nature Biotechnology este mes de septiembre, ha logrado validar el poder que tiene la IA para agilizar los tiempos en el descubrimiento y desarrollo de fármacos. 

Lo que tiene el potencial de transformar todo el proceso de lanzamiento de nuevos fármacos al mercado. Desde un proceso aleatorio plagado de callejones sin salida y giros incorrectos; a un proceso inteligente, enfocado y dirigido, que tenga en cuenta las propiedades moleculares específicas de una enfermedad en particular desde el primer paso.

La Fundación de Investigación Biogerontology ha colaborado con Insilico Medicine en una serie de proyectos y estudios, y ha abogado durante mucho tiempo por el potencial que tiene la IA en términos de hacer que el proceso de descubrir y validar nuevos medicamentos sea un proceso más rápido y eficiente. Especialmente porque pertenece a la investigación sobre el envejecimiento la longevidady al desarrollo de medicamentos capaces de extender la salud humana y reducir la incidencia de enfermedades relacionadas con la edad en los últimos años de vida.

Si bien este es una etapa en una larga línea de pasos y logros con el objetivo de convertir en práctica los potenciales teóricos de la IA para la investigación de la longevidad, también es el paso más grande realizado hasta el momento; y va muy lejos en términos de demostrar ese potencial a través de ciencia dura.

El logro más reciente alcanzado por Insilico Medicine, una empresa en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos y la longevidad; y socio oficial de Aging Research en King’s, demuestra el verdadero potencial disruptivo que tiene la inteligencia artificial en términos de acelerar el ritmo del progreso en el descubrimiento de fármacos

“Además, éste es solo el último paso en una agenda mucho más amplia de la aplicación de IA para el envejecimiento y la longevidad, en la traducción acelerada de esa investigación en terapias en el mundo real para pacientes humanos.”

“También es bastante notable que el equipo lanzó el código detrás de su algoritmo en un formato de código abierto. Esto permite a otros investigadores aplicar sus técnicas y construir sobre sus logros para el avance de todo el campo de la IA en el diseño de medicamentos, la investigación del envejecimiento y la longevidad“, dijo Richard Siow, Ph.D.; director de Investigación del Envejecimiento en el King’s College London; y ex Vicedecano (Internacional), de la Facultad de Ciencias de la Vida y Medicina, King’s College London.

En un comunicado de prensa se explica que la Fundación de Investigación Biogerontology, espera que este estudio motive a investigadores a aprovechar el potencial de la IA en la investigación de la longevidad y proporcione incentivos para que los desarrolladores de medicamentos más grandes comiencen a incorporar la IA en sus programas de descubrimiento y desarrollo. Todo ello con el objetivo de acelerar el tiempo que se requiere para que los medicamentos que salvan vidas, lleguen a manos de los pacientes.

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