La inteligencia artificial llega al diseño de nuevos fármacos

farmacos

A día de hoy hablar sobre inteligencia artificial es hacerlo, sin lugar a dudas, sobre uno de los temas más recurrentes en el mundo del diseño software y hardware, no en vano prácticamente todas las universidades y centros de investigación y desarrollo tienen expertos trabajando en el tema por no mencionar que, hablamos del que hoy día puede ser uno de los trabajos mejor pagados dentro del mundo de la informática.

Lejos de todo esto, lo cierto es que poco a poco el tema de la inteligencia artificial se está imponiendo en prácticamente todos los sectores relacionados por ejemplo con la computación, el internet de las cosas o las redes sociales, por mencionar algunos de los sectores donde parece que cualquier usuario, aunque a veces sin siquiera saberlo, utiliza este tipo de plataformas software. En este punto, destacar que no solo en estos sectores se está imponiendo la inteligencia artificial sino que poco a poco está avanzando en otras áreas científicas como, en este caso, el desarrollo de nuevos fármacos.

inteligencia artificial

Un equipo del MIT ha conseguido diseñar un software capaz de crear nuevos fármacos

Uno de los principales problemas a los que se enfrenta el sector farmacéutico, si se puede llamar así, es que todavía el desarrollo de nuevas moléculas, algo necesario para crear nuevos medicamentos, se lleva a cabo de forma manual. Un proceso que curiosamente es el mismo tanto para crear un medicamento completamente nuevo como una evolución de uno ya existente para mejorar sus propiedades.

Básicamente y sin entrar demasiado en detalle, lo que realizan los químicos en este tipo de proceso es seleccionar una molécula de la que se conoce su potencial para conseguir combatir una enfermedad muy concreta. Sobre esta molécula ya seleccionada se realiza una serie de ajustes manuales con el fin de conseguir potenciar sus efectos. Lamentablemente esta tarea suele llevar a los químicos involucrados bastante tiempo para, después de todo este trabajo, no conseguir los resultados esperados.

química

Este software puede ahorrar mucho trabajo a los químicos involucrados en el desarrollo de un nuevo fármaco

Como puedes ver, hasta ahora la labor de un químico a la hora de diseñar un nuevo fármaco era una tarea que podía ser bastante frustrante, al menos hasta ahora. Digo esto ya que el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en un trabajo conjunto con el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, ambos pertenecientes al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han conseguido diseñar un software capaz de automatizar el proceso de diseño de medicamentos a través del uso de sistemas de aprendizaje automatizado.

Durante las primeras pruebas realizadas con este nuevo software, capaz de seleccionar a las moléculas con potencial para combatir determinada enfermedad en base a las propiedades deseadas para el fármaco para modificar la estructuras moleculares de las mismas con el fin de conseguir la mayor potencia posible a la vez que siguen siendo químicamente válidas.

En palabras de Rob Matheson, doctor del MIT:

El modelo básicamente toma como datos de la estructura molecular de entrada y crea directamente gráficos moleculares: representaciones detalladas de una estructura molecular, con nodos que representan átomos y aristas que representan enlaces. Desglosa esos gráficos en grupos más pequeños de grupos funcionales válidos que utiliza como ‘bloques de construcción’ que lo ayudan a reconstruir con mayor precisión y modificar mejor las moléculas.

mit

Aun quedan muchos meses de trabajo hasta conseguir que el software funcione sin ningún tipo de problema

La parte negativa de este proyecto es que se trata tan sólo de un trabajo que aún tiene mucho desarrollo por delante. Aun así resulta especialmente llamativo que este nuevo software haya conseguido resultados mucho más efectivos que otros sistemas diseñados para automatizar el proceso de diseño de medicamentos ya que todas las moléculas creadas durante las pruebas fueron válidas mientras que, otros modelos muy aceptados, presentan una tasa de validez del 43’5%.

Según palabras de Wengong Jin, estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT:

La motivación detrás de esto era reemplazar el proceso ineficiente de modificación humana de diseñar moléculas con iteración automática y asegurar la validez de las moléculas que generamos.


Sé el primero en comentar

Deja tu comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

*

*

  1. Responsable de los datos: Miguel Ángel Gatón
  2. Finalidad de los datos: Controlar el SPAM, gestión de comentarios.
  3. Legitimación: Tu consentimiento
  4. Comunicación de los datos: No se comunicarán los datos a terceros salvo por obligación legal.
  5. Almacenamiento de los datos: Base de datos alojada en Occentus Networks (UE)
  6. Derechos: En cualquier momento puedes limitar, recuperar y borrar tu información.