Investigadores de la Universidad de Columbia Británica (UBC) de Vancouver y otras universidades han entrenado una computadora para predecir la estructura molecular de nuevos fármacos.
“Hay todo un mundo de ‘materia oscura’ química justo más allá de nuestras manos en este momento. Creo que hay una gran oportunidad para que las herramientas de IA adecuadas arrojen luz sobre este mundo químico desconocido”, dice el Dr. Michael Skinnider en una prensa. Completó la investigación como estudiante de doctorado en la UBC.
Surgimiento de nuevos fármacos
Utilizando datos recopilados de todo el mundo sobre medicinas ilícitas, los investigadores entrenaron la computadora para crear nuevos fármacos que aún no se habían creado, pero que se ajustaban a los parámetros. Se le ocurrieron 8,9 millones de diseños químicos diferentes.
Luego compararon 196 medicamentos de diseño recién creados, que no existían cuando se programó inicialmente la computadora, con los que se le habían ocurrido.
La computadora, una red neuronal profunda, había creado más de 175 de medicamentos.
“El hecho de que podamos predecir qué fármacos de diseño pueden surgir en el mercado antes de que realmente aparezcan es un poco como la película de ciencia ficción de 2002, Minority Report, donde el conocimiento previo sobre las actividades delictivas que están a punto de ocurrir ayudó a reducir significativamente el crimen en un mundo futuro ”, explica el Dr. David Wishart de la Universidad de Alberta, quien fue el autor principal del artículo de investigación.
Ahora que la computadora puede predecir qué productos químicos es probable que aparezcan en un futuro cercano, las agencias legales y los funcionarios de salud pública pueden adelantarse. Anteriormente, llevaría meses identificar un nuevo medicamento de diseño después de que las autoridades lo hubieran encontrado. Ahora se necesitan días.
“La gran mayoría de estos medicamentos de diseño nunca se han probado en humanos y no están regulados por completo. Son un problema de salud pública importante para los departamentos de emergencia de todo el mundo ”, dice el Dr. Skinnider.
El modelo hizo más que solo identificar las estructuras; también pudo predecir cuáles tenían más probabilidades de aparecer en el mercado.
Si bien esta vez la tecnología se utilizó para identificar fármacos, podría utilizarse en otras investigaciones sobre estructuras moleculares.
