Desarrollo de drogas impulsado por la IA contra el brote de Coronavirus

Desarrollo de drogas impulsado por la IA contra el brote de Coronavirus

En los últimos años, más allá del bombo de la inteligencia artificial, la tecnología ha ganado más críticas que aprecio. Muchos expertos temen su mal uso y un comportamiento menos colaborativo con los humanos. Sin embargo, a medida que la pandemia de coronavirus se extiende, la IA está demostrando su valor por encima de todo. Hasta ahora la tecnología ha servido más bien que mal en medio del brote. La IA ha demostrado al mundo que puede servir a la humanidad con la mayor sinceridad. Desde la asistencia a los médicos hasta el suministro de material de emergencia en los hospitales, la IA ha marcado su valor. Además, la tecnología está jugando un gran papel en el descubrimiento de drogas y el desarrollo de vacunas contra el virus COVID-19.

En enero, Google DeepMind introdujo AlphaFold, un sistema de vanguardia que predice la estructura tridimensional de una proteína basándose en su secuencia genética. A principios de marzo, el sistema fue puesto a prueba en el Covid-19. DeepMind publicó las predicciones de la estructura proteica de varias proteínas poco estudiadas asociadas con el SARS-CoV-2, el virus que causa el Covid-19, para ayudar a la comunidad de investigadores a comprender mejor el virus.

La IA puede detectar patrones en los datos y hacer predicciones, y la esperanza es que estas herramientas puedan identificar las perspectivas de las drogas para probarlas en humanos dentro de meses. Como los coronavirus como el COVID-19 mutan, un candidato a droga tendrá que ser efectivo contra un amplio espectro de posibles formas. Se está trabajando en todo el mundo, desde Hong Kong a Israel y los EE.UU., para utilizar la IA en la búsqueda de una vacuna. Insilico Medicine Inc., Iktos, Vir Biotechnology Inc., Moderna Therapeutics y Atomwise son algunas de las empresas que emplean la IA para descubrir posibles medicamentos contra el coronavirus. Las estimaciones varían, y el consenso dice que llevará al menos un año, posiblemente más, desarrollar una vacuna efectiva y llevarla al mercado.

Iktos, una empresa especializada en inteligencia artificial (IA) para el diseño de medicamentos novedosos, y SRI International (SRI), un centro de investigación con sede en Menlo Park, California, han anunciado que las empresas han firmado un acuerdo de colaboración destinado a acelerar el descubrimiento y el desarrollo de terapias antivirales novedosas. En el marco de la colaboración, la tecnología de modelado generativo de Iktos se combinará con SynFini™ de SRI, un sistema de química sintética de extremo a extremo totalmente automatizado, para diseñar compuestos novedosos y optimizados y acelerar la identificación de candidatos a fármacos para tratar múltiples virus, incluyendo la gripe y el coronavirus de Wuhan (COVID-19).

La tecnología de la IA de Iktos, basada en modelos generativos profundos, tiene como objetivo ayudar a aportar velocidad y eficiencia al proceso de descubrimiento de fármacos mediante el diseño automático de nuevas moléculas virtuales que tienen todas las características deseables de un candidato a fármaco novedoso. Esto podría abordar uno de los principales desafíos en el diseño de fármacos: la identificación rápida e iterativa de moléculas que validen simultáneamente múltiples atributos bioactivos y criterios similares a los de los fármacos para las pruebas clínicas.

Alex Zhavoronkov, el cofundador y director general de Insilico Medicine, una empresa de biotecnología con sede en Hong Kong, ha vuelto a utilizar sus plataformas para la lucha contra COVID-19. Su objetivo es utilizar «un enorme sistema Lego» de técnicas de aprendizaje automático para el descubrimiento de fármacos y, en este caso, los algoritmos de Insilico han ideado decenas de miles de moléculas únicas que podrían potencialmente dificultar la proteína responsable de la propagación del virus.

El enfoque de la compañía no está exento de riesgos. Para aumentar la selectividad de la droga y disminuir los efectos secundarios, Insilico apuesta por moléculas sin unión al covalente. A diferencia de otros tratamientos, estos sólo se unirán a lo que están diseñados para un tipo de proteína COVID-19. Eso significa que hay menos posibilidades de que estas moléculas tengan éxito, pero si cumplen su objetivo, en última instancia, será más preciso que otro enfoque.

La compañía ha afirmado que puede acelerar dramáticamente el proceso de desarrollo de drogas usando el aprendizaje por máquina – y que espera comenzar las pruebas en humanos dentro de un par de meses.

Además, investigadores de la Universidad de Texas en Austin y de los Institutos Nacionales de Salud utilizaron una técnica biológica popular para crear el primer mapa tridimensional a escala atómica de la parte del virus que se adhiere a las células humanas e infecta a ellas: la proteína de espiga. El equipo responsable de este avance crítico había pasado años trabajando en otros coronavirus, incluyendo el SARS-CoV y el MERS-CoV. Una de las predicciones publicadas por AlphaFold proporcionó una predicción precisa para esta estructura de picos.

Otro esfuerzo del Instituto de Diseño de Proteínas de la Universidad de Washington también utilizó modelos computarizados para desarrollar modelos tridimensionales a escala atómica de la proteína de punta del SARS-CoV-2 que se acercan a los descubiertos en el laboratorio de UT Austin. Ahora están construyendo sobre este trabajo creando nuevas proteínas para neutralizar el coronavirus. En teoría, estas proteínas se adherirían a la proteína de punta evitando que las partículas virales infecten las células sanas.

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