El universo de moléculas con potencial para convertirse en fármacos capaces de salvar vidas es enorme: alrededor de 1060, según las estimaciones, una cifra que supera a la de todos los átomos que hay en el sistema solar. Este inmenso número ofrece unas posibilidades químicas prácticamente ilimitadas, o lo haría si los químicos supieran cómo encontrar las que realmente funcionan.
Pero esto ha cambiado gracias a las herramientas de aprendizaje automático, capaces de explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, y utilizar la información para generar nuevas posibilidades. Con este enfoque, descubrir nuevos candidatos a medicamentos resulta más rápido y más barato.
El pasado septiembre, un equipo de investigadores de Insilico Medicine (China) y de la Universidad de Toronto (Canadá) dio un paso convincente para demostrar que la estrategia funciona: los investigadores sintetizaron varios candidatos a fármacos que habían sido identificados por algoritmos de IA.
Gracias a técnicas como el aprendizaje profundo y los modelos generativos similares a los que permitieron que un ordenador venciera al campeón mundial en el antiguo juego de Go, los investigadores identificaron unas 30.000 moléculas nuevas con propiedades deseables, de las que seleccionaron seis para sintetizarlas y probarlas. Una resultó particularmente activa y prometedora en pruebas con animales.
Los químicos especializados en descubrir medicamentos suelen imaginarse nuevas moléculas, un proceso que sería como un arte perfeccionado a través de años de experiencia y, entre los mejores cazadores de fármacos, por una aguda intuición. Ahora estos científicos tienen una nueva herramienta para ampliar su imaginación.
Fuente: Agencia ID.
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