¿Cuándo será posible un fármaco 100% digital?
En el año 2020 AlphaFold de DeepMind permitió nuevas posibilidades para el diseño racional de fármacos. Gracias a la Inteligencia Artificial (IA) se aceleraron las múltiples etapas del descubrimiento farmacéutico y se redujeron numerosos costes.
Luego llegó el modelo de Inteligencia artificial AlphaFold 2 que revolucionó la predicción de la estructura de las proteínas, abriendo numerosas oportunidades para la investigación biológica y aplicada. Sus aplicaciones se han extendido desde el desarrollo de nuevos antibióticos a la identificación de nuevos métodos para administrar fármacos o de dianas de precisión para tratar el cáncer.
Hace justo un año, Google Deepmind e Isomorphic Labs presentaron la última versión del modelo de inteligencia artificial, AlphaFold 3, en paralelo a la publicación de un trabajo en Nature que describe la herramienta. AlphaFold 3 amplía su capacidad predictiva y abarca una gama más amplia de moléculas biológicas: además de predecir estructuras de proteínas, estima la forma en que estas interactúan con otros tipos de moléculas, como ácidos nucleicos o ligandos.
Aprendizaje profundo
AlphaFold es un sistema avanzado de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind. Las versiones anteriores, especialmente el denominado AlphaFold 2, utilizan aprendizaje profundo para predecir cómo se pliegan las cadenas de aminoácidos en estructuras tridimensionales.
Todos estos modelos se basan en una arquitectura de redes neuronales que se entrena con datos de secuencias de proteínas y estructuras conocidas (como los de la conocida Protein Data Bank), e infiere las estructuras de proteínas desconocidas con una precisión comparativa a la de los métodos experimentales tradicionales.
Esto es solo un ejemplo de cómo estos modelos están impactando en el desarrollo de diferentes fármacos cuyos modelos se basan en una arquitectura de redes neuronales. Estamos hablando de beneficios reales. Según análisis del Wellcome Trust y BCG, los pipelines asistidos por IA pueden reducir los costes de manera realmente importante.
