La Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta muy valiosa en el sector médico. Sus aplicaciones ya van desde el tratamiento hasta el diagnóstico, e incluso puede usarse para monitorizar el estado de salud de las personas con ciertas afecciones crónicas. En este contexto, un nuevo estudio de la Universidad Estatal de Michigan ha dado con un nuevo programa de IA para descubrir nuevos fármacos.
Concretamente, tal y como se informa desde la entidad educativa de Estados Unidos, se trata de “un nuevo programa impulsado por inteligencia artificial permitirá a los investigadores mejorar sus esfuerzos de descubrimiento de fármacos”. El programa, llamado TopoFormer, tendría una tecnología muy parecida a la del conocido ChatGPT, permitiendo incorporar más información a la hora de investigar nuevos fármacos.
“TopoFormer traduce información tridimensional sobre las moléculas” para dar con datos que los modelos típicos de interacción de fármacos basados en IA pueden utilizar. Así, “se amplían las capacidades de esos modelos para predecir la eficacia de un fármaco”, tal y como explica Guowei Wei, coordinador del estudio. Según sus palabras, "con la IA se podría hacer que el descubrimiento de fármacos sea más rápido, más eficiente y más barato".
“Se amplían las capacidades de los modelos para predecir la eficacia de un fármaco”
Es por ello que el descubrimiento encierra una gran importancia, puesto que, como explica el investigador, en Estados Unidos, desarrollar un solo fármaco es un proceso que lleva aproximadamente una década y cuesta unos 2.000 millones de dólares. La mayor parte de este tiempo, aproximadamente la mitad, está ocupado por los ensayos clínicos. “Y la otra mitad se destina a descubrir un nuevo candidato terapéutico para probar”, comenta.
De esta manera, TopoFormer tiene el potencial de acortar este tiempo de desarrollo. Al hacerlo, puede reducir el coste de desarrollo, lo que podría reducir a su vez el precio del medicamento para los consumidores en etapas posteriores. “Eso podría ser particularmente útil para las enfermedades raras, porque el número limitado de pacientes significa que las compañías farmacéuticas deben cobrar más para recuperar los costos”, explica el autor del estdio.
Según se explica, cuando una enfermedad surge en nuestro cuerpo, afecta a las proteínas del mismo. Es entonces cuando los investigadores buscan fármacos que actúen directamente sobre esas proteínas. “Una vez que los científicos saben a qué proteínas apuntar con un fármaco, pueden introducir secuencias moleculares de la proteína y de los fármacos potenciales en modelos informáticos convencionales”, comentan.
“TopoFormer traduce información tridimensional sobre las moléculas para dar con modelos predictivos"
Con ello, la novedad de esta nueva tecnología se basaría en que los modelos puedan predecir cómo van a interactuar estas proteínas y estos fármacos, para poder ver su viabilidad y pasar ya a los ensayos clínicos. Con la IA, se pueden observar muchos más modelos que de manera convencional.
“Esto significa que TopoFormer está entrenado para leer información en una forma y convertirla en otra. En este caso, toma información tridimensional sobre cómo interactúan las proteínas y los fármacos en función de sus formas y la recrea como información unidimensional que los modelos actuales pueden comprender".
Con este modelo, las interacciones se registran como un fragmento de código o lo que los investigadores llaman una "palabra". Las palabras se unen para crear una descripción del complejo fármaco-proteína, creando un registro de su forma. Esas frases pueden ser leídas por otros modelos que predicen nuevas interacciones farmacológicas, por lo que tienen más contexto. Así, "TopoFormer puede hacerse una idea preliminar de una historia y convertirla en una trama completa, lista para ser escrita", concluye.