Descubriendo medicamentos con inteligencia artificial: el poder de la IA y los robots

Tabla de contenido:

1. Introducción a la búsqueda de medicamentos con inteligencia artificial
2. Evolución en el descubrimiento de fármacos
3. Cómo funciona la inteligencia artificial en la búsqueda de medicamentos
4. Identificación de objetivos para nuevos fármacos
5. Síntesis de compuestos químicos
6. Pruebas preclínicas y ensayos en humanos
7. La revolución de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica
8. Desafíos y limitaciones de la inteligencia artificial en la búsqueda de medicamentos
9. Resultados exitosos de la inteligencia artificial en la búsqueda de medicamentos
10. El futuro de la investigación de medicamentos con inteligencia artificial

🧬 Descubriendo nuevos medicamentos con inteligencia artificial 🤖

En el mundo, miles de nuevos medicamentos se encuentran en desarrollo cada año en laboratorios de todo el mundo. Sin embargo, solo una pequeña fracción de ellos logra superar las pruebas en humanos y obtener la aprobación final. Además, la mayoría de los medicamentos nuevos son simplemente versiones más nuevas de fármacos existentes, como versiones genéricas más económicas. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) ha llegado para ayudar en este proceso de descubrimiento de medicamentos.

Aunque la tecnología aún está en crecimiento, ya existen varios medicamentos diseñados con la ayuda de la IA que se encuentran en ensayos clínicos. Junto con otras tecnologías modernas como los científicos robóticos totalmente automatizados, la IA está revolucionando el descubrimiento de medicamentos y acelerando el proceso más allá de todo lo que hayamos visto antes.

La evolución en el descubrimiento de fármacos

Hasta hace poco, la creación de nuevos medicamentos desde cero era un desafío. Algunos fármacos se basaban en remedios tradicionales y productos naturales, como la aspirina. El primer fármaco completamente sintético, el sedante hidrato de cloral, se desarrolló en 1869, pero aún había un grado significativo de prueba y error involucrado. Era como lanzar productos químicos a las personas para ver si dejaban de estar enfermas.

En 1932, se descubrieron los medicamentos sulfamídicos, cuando los investigadores de una empresa de tintes químicos descubrieron que algunos de esos tintes Podían usarse para matar microorganismos peligrosos. Además, la suerte jugó un papel importante en la industria farmacéutica temprana. Si Alexander Fleming hubiera sido un poco más cuidadoso en mantener su laboratorio limpio, es posible que no hubiéramos tenido la penicilina.

Sin embargo, a partir de la segunda mitad del siglo XX, comenzó a surgir el diseño de medicamentos racionales. Esto implicaba construir medicamentos desde cero, impulsados por hipótesis sobre cómo podrían funcionar. Aunque esta nueva forma de descubrimiento de medicamentos fue un avance, también Presentó desafíos. La cantidad de investigadores y horas dedicadas a investigar cada candidato a medicamento era monumental.

Cómo funciona la inteligencia artificial en la búsqueda de medicamentos

La inteligencia artificial está cambiando el juego al guiar y acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos. Los sistemas de IA pueden recibir una descripción general de lo que se desea encontrar, analizar una gran cantidad de literatura y bases de datos, y seleccionar los mejores candidatos para investigaciones posteriores. Esto comienza desde el principio, mucho antes de que se piense en cómo debe funcionar un nuevo medicamento.

Por ejemplo, antes de trabajar en el diseño de un medicamento, es necesario decidir el objetivo. Este objetivo es uno de los elementos clave en la secuencia de eventos que ocurren en el cuerpo para crear una enfermedad. Puede ser un gen mutado o una enzima que esté funcionando más de lo debido. Hay mucha literatura científica dedicada a la enfermedad que se desea tratar, como artículos de investigación, informes de ensayos clínicos y registros de pacientes. Tomar una decisión basada en toda esta información puede ser como buscar una aguja en un pajar, lo cual es mucho pedir a nuestros cerebros.

Aquí es donde la inteligencia artificial puede ayudarnos a obtener una visión general y encontrar de manera específica lo que necesitamos. Los sistemas de IA utilizan diversas tecnologías para lograrlo, siendo el procesamiento del lenguaje natural una de las claves. Este tipo de procesamiento es lo que permite que tu asistente de voz en el teléfono te entienda cuando dices "Reproduce Algo de Tchaikovsky". Si tienes suerte, entenderá que deseas escuchar cualquier música compuesta por Tchaikovsky, en lugar de una pieza específica llamada "Something".

De manera similar, aunque la IA no entiende realmente qué es un "gen", si se le indica que analice literatura sobre una determinada enfermedad, puede identificar los genes destacados. También puede encontrar los lugares en la literatura donde se menciona ese gen y examinar las palabras relacionadas. ¿Los autores hacen referencia a ese gen a menudo en el contexto de esa enfermedad? Y lo más importante, ¿hablan de una relación causal? Si es así, la IA puede concluir que ese gen vale la pena investigar.

El procesamiento del lenguaje natural también significa que los sistemas basados en IA no necesitan que la información esté previamente formateada por un grupo de personas. Se puede utilizar información escrita por humanos, como artículos científicos o informes de casos médicos. Esto significa que los sistemas basados en IA pueden analizar enormes cantidades de datos y brindarnos respuestas significativas. Además, leen mucho más rápido que nosotros, por lo que pueden procesar mucha más información y manejar una mayor complejidad.

Identificación de objetivos para nuevos fármacos

Una vez que se tiene claro qué se quiere lograr con un nuevo medicamento, es necesario identificar y sintetizar los compuestos químicos adecuados para alcanzar el objetivo. Antes de la IA, los investigadores ya podían hacer conjeturas educadas sobre qué funcionaría, al analizar las características químicas de las sustancias que ya se sabían interactuaban con el objetivo. Si algo se adhiere al objetivo, incluso si no es beneficioso, nos da una pista sobre cómo diseñar algo nuevo que se adhiera también.

Sin embargo, incluso si los investigadores saben qué características químicas debe tener su candidato a fármaco, eso aún puede significar miles de opciones. Aquí es donde los sistemas de IA entran en juego. Los científicos pueden indicarle a la IA qué parámetros químicos están buscando, y el sistema no solo encontrará candidatos adecuados, sino que también reducirá la lista a aquellos que potencialmente funcionarán mejor.

El proceso es similar a usar IA para el reconocimiento de imágenes. Cuando haces una búsqueda de imágenes de "gatos", es posible que obtengas 99 imágenes de felinos y una hermosa imagen de una nube que se parece a un gatito. A pesar de esos errores ocasionales, la IA realmente no Toma las decisiones por sí misma. Los científicos aún Evalúan los resultados y el sistema de IA solo ayuda a automatizar y acelerar el trabajo más pesado. Pero eso es realmente útil.

Por ejemplo, al utilizar la IA para ayudar a elegir compuestos químicos, los desarrolladores de un nuevo candidato a fármaco para el trastorno obsesivo-compulsivo pudieron reducir su ciclo de desarrollo de aproximadamente cinco años a uno, y llevar su candidato a ensayos clínicos.

Pruebas preclínicas y ensayos en humanos

Una vez que se ha decidido un candidato a fármaco y se ha sintetizado el compuesto químico adecuado, es hora de realizar pruebas. Antes de los ensayos en humanos o animales, los investigadores comienzan con ensayos más simples utilizando células cultivadas o cócteles sin células que contienen el objetivo potencial del fármaco. Anteriormente, llevar a cabo estas pruebas preliminares podía llevar años para un solo medicamento potencial.

Sin embargo, en el siglo XXI, las compañías farmacéuticas han recurrido a la detección de alto rendimiento mediante robots, lo que les permite probar cientos de miles de compuestos en un solo día. Mientras que una persona tenía que pipetear cientos o miles de compuestos candidatos en una sola placa de cultivo celular a la vez, un robot puede pasar rápidamente por varios de ellos. Un investigador solo necesita diseñar el experimento y luego verificar los resultados.

Además, al igual que Voltron de la ciencia farmacéutica moderna, varias capacidades autónomas también pueden combinarse en lo que se conoce como un científico robot. Este sistema utiliza IA para identificar experimentos específicos con mucho potencial, y luego puede utilizar de manera autónoma equipos de laboratorio para realizar estos experimentos y ajustar sus decisiones en función de los resultados obtenidos.

Como ejemplo, Eve, un robot científico equipado con IA en la Universidad de Cambridge, ya ha identificado un nuevo tratamiento potencial para la malaria. Eve primero identificó una lista de compuestos que podrían contrarrestar la malaria, y luego los examinó en células de levadura para ver cuáles de estos compuestos funcionaban mejor. De esta manera, el equipo de Cambridge pudo informar que Eve había identificado el conocido compuesto antimicrobiano triclosán como un candidato para ayudar a combatir cepas de malaria resistentes al tratamiento.

La revolución de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica

Aunque solo se aprueban unas pocas docenas de nuevos medicamentos cada año, la inteligencia artificial está posicionada para cambiar eso. La IA puede reducir el tiempo y el costo necesarios para desarrollar un medicamento, ampliando así el número de tratamientos potencialmente salvavidas disponibles. Incluso si algunos candidatos a medicamentos finalmente no tienen éxito, esta tecnología asegura que siempre habrá más esperando para ser probados.

Aunque los científicos humanos siguen impulsando el proceso, las máquinas son excelentes para encontrar patrones y analizar una gran cantidad de información rápidamente. Sin embargo, nuestras mentes humanas pueden hacer muchas cosas que las máquinas no pueden. A pesar de Ello, la ayuda que ofrece la inteligencia artificial ya es verdaderamente revolucionaria, y puede transformar el descubrimiento y desarrollo de medicamentos como nunca antes.

Estamos comenzando a ver los resultados de esta revolución de la IA en el descubrimiento de medicamentos. Existen literalmente cientos de empresas desarrollando sistemas basados en IA para la industria farmacéutica. Aunque los científicos aún conducen el proceso, la ayuda de la IA ya está cambiando la forma en que se descubren y desarrollan medicamentos. Este avance tiene el potencial de mejorar significativamente la vida de las personas y ofrecer tratamientos más efectivos y personalizados.

‍‍‍‍🌟Aspectos destacados:

• La inteligencia artificial está revolucionando el descubrimiento de medicamentos.
• La IA ayuda a identificar objetivos para nuevos fármacos y a sintetizar compuestos químicos adecuados.
• Los sistemas de IA pueden analizar enormes cantidades de datos científicos y dar respuestas significativas de manera más rápida que los humanos.
• La IA acelera las pruebas preclínicas y reduce el tiempo necesario para llevar nuevos medicamentos a ensayos clínicos.
• Aunque los científicos humanos siguen siendo fundamentales, la IA presenta un potencial prometedor para ampliar el número de tratamientos disponibles.

📚Recursos:

• Página oficial de Berg
• Universidad de Cambridge - Eve

Preguntas frecuentes:

1. ¿La inteligencia artificial reemplazará a los científicos en el descubrimiento de medicamentos?

   • No, la inteligencia artificial ayuda a acelerar y optimizar el proceso, pero los científicos siguen siendo fundamentales para tomar decisiones y evaluar los resultados.

2. ¿Qué beneficios ofrece la inteligencia artificial en el descubrimiento de medicamentos?

   • La IA puede reducir el tiempo y el costo necesarios para desarrollar medicamentos, identificar nuevos objetivos y compuestos químicos, y analizar grandes cantidades de datos de manera más eficiente.

3. ¿Existen medicamentos aprobados en el mercado que fueron descubiertos con la ayuda de la inteligencia artificial?

   • Sí, existen medicamentos en el mercado que fueron desarrollados con la ayuda de la IA, aunque estos aún son relativamente pocos debido a la novedad de esta tecnología en el campo de la investigación farmacéutica.

4. ¿Cómo se utilizan los robots científicos en el descubrimiento de medicamentos?

   • Los robots científicos equipados con IA pueden llevar a cabo múltiples experimentos de manera autónoma, analizar los resultados y ajustar sus decisiones en función de ellos. Esto acelera el proceso de descubrimiento de medicamentos y aumenta la eficiencia de las pruebas preclínicas.

5. ¿La inteligencia artificial aumenta las posibilidades de descubrir nuevos objetivos para medicamentos?

   • Sí, la inteligencia artificial es capaz de analizar grandes volúmenes de literatura científica y encontrar relaciones y patrones que los humanos podrían pasar por alto. Esto puede conducir a la identificación de nuevos objetivos para el desarrollo de medicamentos.