¿La inteligencia artificial descubrirá nuevas medicinas? ya esta sucediendo

«No se trata de intentar sacar provecho de la popularidad de la IA, sino de cambiar la forma en que el mundo descubre nuevos medicamentos», dice a Newsweek el director ejecutivo de Version, Adityo Prakash. – De 10.000 enfermedades que afectan al ser humano, hoy sólo podemos tratar 500 de ellas. Este tratamiento está asociado con muchos efectos secundarios. Lo que el mundo necesita son nuevos medicamentos. Queremos mejores tratamientos, mejores formas de tratar enfermedades con menos efectos secundarios y mucha mayor eficacia.

El desarrollo de fármacos convencionales implica crear moléculas y probarlas para ver cómo se comportan (y si ese comportamiento puede combatir las enfermedades) en lo que Prakash describió como “ensayo y error”. Según sus estimaciones, esto significa que hasta ahora los científicos han probado alrededor de 7 millones de sustancias químicas diferentes, mientras que el número de compuestos posibles es 10 elevado a 33, es decir, un decillón. Un artículo de 2015 estimó la cantidad de sustancias químicas “parecidas a las drogas” en 10 elevado a 60.

«Cuando comparas 7 millones de unos con 33 ceros, te das cuenta de que ni siquiera estás pescando en un pequeño estanque al borde del océano, sino en una pequeña gota», dijo Prakash, añadiendo que muchas moléculas en el espacio conceptual conocido están A menudo se estructura de manera similar porque los investigadores y científicos farmacéuticos buscan nuevos medicamentos en entidades ya conocidas.

En esta área, Verseon espera utilizar software de inteligencia artificial para encontrar el próximo avance médico. La compañía primero construye un modelo 3D de la proteína a la que se dirige el fármaco, utilizando primero inteligencia artificial para modelar la forma en que su superficie se curva naturalmente, así como las interacciones de las moléculas de agua a su alrededor. Esto le permite crear un conjunto de características de huellas dactilares de proteínas a las que deberá unirse el nuevo fármaco.

— ¿Por qué no se puede diseñar átomo a átomo el enlace perfecto para que encaje una proteína? pregunta Prakash. Así es como diseñamos casi todo lo demás: cada chip de tu teléfono está diseñado de esta manera. En ordenadores y también en el Boeing Dreamliner.

Sin embargo, hay un problema con esto. Las máquinas de IA funcionan comprendiendo y recombinando información y prosperan con grandes conjuntos de datos. El enfoque de Version requiere la consideración de moléculas que, si bien son orgánicamente posibles, es posible que no hayan sido sintetizadas antes.

«Están surgiendo avances fundamentales en la física cuántica», dice Prakash. – Nos permiten modelar cómo se forman los enlaces individuales entre átomos y, por tanto, cómo se comportará toda la molécula que forman. Esto también permite modelar las moléculas de agua para ver dónde pueden unirse a la proteína y cambiar la forma de su superficie.

En lugar de analizar conjuntos de moléculas ya descubiertas y modificarlas para que se ajusten a ese patrón, Verseon utiliza inteligencia artificial para modelar completamente las propiedades de moléculas potencialmente no descubiertas hasta que encuentra moléculas que podrían ser una buena combinación. Una vez hecho esto, observa moléculas como estas para ver si pueden funcionar mejor.

«Con este modelado cuántico profundo, se pueden empezar a encontrar islas de datos útiles», dijo Prakash. -Ves que esta estructura particular del fármaco se une bien a esta proteína. Lo mismo ocurre con esto y demás.

Añadió que esta combinación de herramientas brinda «la oportunidad de explorar este campo químico inexplorado para encontrar los primeros medicamentos, los mejores de su clase, que cambiarán el estándar de atención para todas estas enfermedades humanas importantes. Esta es la verdadera promesa de un Nueva transformación fundamental para la medicina del siglo XXI». Aquí es donde debemos ir».

Una vez que la IA encuentra varios «filtros», que pueden consistir en elementos radicalmente diferentes, se envían al laboratorio para analizarlos y ver si hay algún efecto no deseado de las moléculas que pueda hacerlas demasiado poderosas o demasiado selectivas para apuntar. proteínas. Prakash explicó esto a través de un diagrama de Venn, donde las personas del centro eran los mejores candidatos potenciales para las drogas.

Algunos desarrolladores de fármacos se detienen aquí. Verseon va más allá: la compañía envía estos resultados a su plataforma de inteligencia artificial, junto con instrucciones sobre qué características mejorar, y le pide que personalice las moléculas para que coincidan con los requisitos reales que tiene el nuevo medicamento. La compañía dice que ya está desarrollando 15 fármacos candidatos para ocho enfermedades importantes que afectan a millones de personas en todo el mundo. Un fármaco potencial para reducir los accidentes cerebrovasculares y los ataques cardíacos se encuentra actualmente en ensayos clínicos de fase 1. Prakash dice que se ha demostrado que el riesgo de sangrado excesivo es mucho menor que el de otros anticoagulantes en el mercado. Dos medicamentos orales para tratar la pérdida de visión relacionada con la diabetes se encuentran en etapas preclínicas, pero Prakash ha mostrado exploraciones de retina de ratones a los que se les administró uno de los medicamentos que mostraron la reversión del sangrado en el ojo.

Oz Alashi, experto en IA y director ejecutivo de CybSafe, una empresa de ciberseguridad y análisis de datos, dijo a Newsweek cuando se le preguntó si el tipo de uso de la IA descrito por Prakash estaba dentro de las capacidades de la tecnología o simplemente era publicidad inteligente. En términos médicos, «el uso de la IA para gestionar big data y encontrar algo (como una brecha, una anomalía o un patrón, por supuesto) ocurre todos los días, en todas partes».

– Esto no suena a marketing. ¿es posible? ¿Es posible gestionar, comprender y segmentar las numerosas funciones y capacidades que utilizan la IA? Sí. 100 por ciento Y añadió: «Sin embargo, no puedo comentar qué tipo de resultados podría producir esto y, lo que es más importante, si esto realmente haría que el proceso fuera más eficiente».

Fundada por primera vez en 2002, Verseon cuenta con una destacada junta de asesores científicos, entre los que se incluyen Steven Chu, premio Nobel y exsecretario de Energía de Estados Unidos, y Trevor M. Jones, profesor bajo el cual la Fundación Wellcome ha desarrollado una serie de medicamentos eficaces. Incluyendo el VIH y la hepatitis.

Pero Prakash y los otros fundadores de la compañía son físicos matemáticos capacitados, lo que plantea la pregunta: ¿Por qué decidieron dedicar dos décadas al desarrollo de un nuevo método de investigación médica?

Prakash habló de su gran interés en encontrar oportunidades donde se unan diferentes campos, en este caso la biotecnología y la informática avanzada. «Realmente sentimos que había una gran necesidad comunitaria en esta área», dijo Prakash. -Queríamos cambiar la forma en que el mundo encuentra nuevos medicamentos. Si vives en una sociedad moderna y dependes de la medicina moderna para vivir más sano y más tiempo, está claro lo limitada que es la medicina y lo lejos que todavía nos queda por llegar.

El texto fue publicado en la edición americana de la revista Newsweek. Título, introducción y abreviaturas de la redacción de Newsweek Polska.