Visitas: 39
28.03.2019 | Por: Prof. Gisbert Schneider | ETH
El uso de inteligencia artificial en el diseño de fármacos daría un impulso a la investigación farmacéutica, dice Gisbert Schneider. A medio plazo, las computadoras podrían incluso realizar experimentos de forma autónoma.
Cortesia de ETH: Diseñar drogas es una tarea compleja y desafiante. ¿Cómo crea nuevos medicamentos efectivos sin efectos secundarios adversos para abordar los problemas de salud más apremiantes del mundo? Los químicos médicos deben considerar una variedad de interacciones: las drogas interactúan con las células y los órganos del cuerpo humano de muchas maneras, y éstas a menudo difieren ampliamente de un paciente a otro.
Si bien los métodos de prueba iterativos, a menudo automatizados, en el laboratorio han arrojado numerosos puntos de partida potenciales para el desarrollo de fármacos, existen limitaciones cuando se trata de diseñar y seleccionar a los candidatos a fármacos más prometedores. El diseñador de medicamentos debe elegir entre aproximadamente 1060 moléculas similares a medicamentos que, en teoría, solo se podrían sintetizar. Además, se requieren años de entrenamiento en el trabajo para convertirse en un experto en química medicinal.
Aquí es donde pueden aparecer la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. La implementación de AI para ayudar a los químicos en el proceso de diseño de medicamentos es prometedora para tomar mejores decisiones: es mucho más eficiente que la mente humana cuando se trata de tamizar a través de “grandes” datos, AI genera resultados reproducibles y respalda el proceso de descubrimiento al considerar muchos objetivos del proyecto en paralelo.
¿El compañero perfecto?
Mejores medicamentos, descubiertos y entregados más rápido: la IA suena como un socio ideal en el laboratorio. Pero mientras que un sistema de inteligencia artificial con inteligencia química puede superar a un químico humano en algunos aspectos al procesar los problemas con los que lucha la mente humana, no es una bala de plata. De hecho, nuestras expectativas con respecto al diseño de fármacos asistidos por IA pueden ser demasiado altas: tenemos que reconocer nuestra comprensión imperfecta de los mecanismos de las enfermedades humanas. Solo cuando se le presenten los datos apropiados, una inteligencia de la máquina aprenderá relaciones significativas entre las moléculas del fármaco y sus efectos fisiológicos.
“Podemos esperar que la IA prediga los efectos de las sustancias en una etapa más temprana del desarrollo”. Gisbert Schneider
Es por eso que nuestros científicos no deben temer que las computadoras los reemplacen por completo; de hecho, se necesitarán más químicos farmacéuticos si queremos continuar avanzando en este campo. Ya, los modelos de AI respaldan nuestra toma de decisiones en el descubrimiento de medicamentos, pero la integración de AI en un proceso automatizado de diseño de medicamentos requerirá una nueva forma de pensar: cambiará la configuración, al igual que el software y la tecnología de los últimos años para predecir propiedades a un alto Grado de precisión mucho más rápido que en un laboratorio sin automatización.
Descubrimiento automatizado
Con la automatización continua, podemos prever que las computadoras realicen experimentos de forma productiva y autónoma con la ayuda de la robótica en un plazo de tres a cinco años. De hecho, esto ya se está probando en ciertos lugares, especialmente en ETH Zurich y en la industria. También podemos esperar que la IA prediga los efectos de las sustancias en una etapa más temprana del desarrollo y sugiera nuevas estructuras químicas con las propiedades deseadas. Esto significaría que habría que analizar menos sustancias que no resulten eficaces.
A largo plazo, la IA puede tener la llave para abrir la puerta a un medicamento personalizado más efectivo y accesible. Pero requerirá una investigación e inversión continuas en este campo, y un nuevo pensamiento interdisciplinario por parte de expertos en el campo de la inteligencia artificial, química, productos farmacéuticos y biotecnología.
Dejar una contestacion