Química Simulada: Nueva Plataforma de IA Diseña los Fármacos Contra el Cáncer del Mañana
Majo Villarraza
Agente en US para FDA. Consultor Asuntos Regulatorios e I+D para LATAM/US. Miembro de RAPS. Experto en Biológicos. FDA&EMA. CSO y CoFundador en Bioxentys. Por favor, SÍGUEME 👇
Investigadores de la Universidad de California San Diego Desarrollan una Herramienta de IA para Agilizar la Generación de Candidatos a Fármacos
POLYGON: Un Cambio de Juego en la Ciencia Farmacéutica
En un innovador estudio publicado en Nature Communications, científicos de la Universidad de California San Diego han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial llamada POLYGON, que promete revolucionar las primeras etapas del descubrimiento de fármacos. Esta tecnología avanzada busca agilizar la identificación de candidatos a fármacos, especialmente para el tratamiento del cáncer, mediante la simulación de procesos químicos que tradicionalmente son lentos y costosos.
Acelerando el Proceso de Descubrimiento de Fármacos
Tradicionalmente, identificar candidatos a fármacos para su posterior optimización requiere miles de experimentos individuales, haciendo del proceso uno extremadamente laborioso y costoso en términos de recursos. POLYGON ofrece una solución al simular estos experimentos mediante algoritmos de aprendizaje automático. Al analizar patrones en una base de datos de más de un millón de moléculas bioactivas conocidas, POLYGON puede generar nuevas fórmulas químicas con las propiedades deseadas, como la capacidad de inhibir proteínas específicas relacionadas con el cáncer.
Descubrimiento de Fármacos Dirigidos a Múltiples Objetivos: Una Nueva Frontera
Una de las características más destacadas de POLYGON es su capacidad para identificar moléculas con múltiples objetivos, una ventaja significativa sobre las herramientas de IA existentes que se centran principalmente en terapias de un solo objetivo. Los fármacos dirigidos a múltiples objetivos tienen un inmenso potencial para el tratamiento del cáncer, ya que pueden ofrecer los mismos beneficios que la terapia combinada con menos efectos secundarios. Trey Ideker, profesor del Departamento de Medicina de la Escuela de Medicina de UC San Diego y autor principal del estudio, señala: "Los pocos fármacos dirigidos a múltiples objetivos que tenemos se descubrieron en gran medida por casualidad. Esta nueva tecnología podría eliminar el azar del proceso y dar inicio a una nueva generación de medicina de precisión."
Poniendo a Prueba POLYGON
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Para validar la efectividad de POLYGON, los investigadores generaron cientos de candidatos a fármacos dirigidos a varios pares de proteínas relacionadas con el cáncer. De estos, sintetizaron 32 moléculas que mostraron las interacciones predichas más fuertes con las proteínas MEK1 y mTOR, un par de proteínas de señalización celular que son objetivos prometedores para la terapia combinada contra el cáncer. Los fármacos sintetizados demostraron una actividad significativa contra MEK1 y mTOR, con pocas reacciones fuera del objetivo con otras proteínas, sugiriendo su potencial como tratamientos efectivos contra el cáncer.
El Futuro de la IA en el Descubrimiento de Fármacos
Aunque POLYGON ha mostrado resultados prometedores, los investigadores subrayan que la experiencia humana sigue siendo esencial en el proceso de descubrimiento de fármacos. Ideker comenta: "No podemos ni debemos eliminar la experiencia humana del proceso de descubrimiento de fármacos, pero lo que podemos hacer es acortar algunos pasos del proceso." A pesar de esta precaución, las posibilidades que ofrece la IA en el descubrimiento de fármacos apenas comienzan a explorarse, y los investigadores son optimistas sobre el futuro. Como concluye Ideker: "Será emocionante ver cómo este concepto se desarrolla durante la próxima década, tanto en el mundo académico como en el sector privado. Las posibilidades son prácticamente ilimitadas."
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