Inteligencia Artificial en el desarrollo de nuevos fármacos

En este blog ya os contamos cómo es posible utilizar la IA como una herramienta contra la venta de drogas y estupefacientes online. Hoy os hablaremos de otra de las aplicaciones de la IA relacionadas con el mundo de los compuestos químico. Sin embargo, en este caso os explicaremos cómo en unos años la inteligencia artificial puede revolucionar el mundo de la medicina a través del diseño de nuevos fármacos capaces de acabar con algunas de las enfermedades más conflictivas en la actualidad.

Algoritmos que crean antibióticos

Recientemente un grupo de investigadores del MIT han desarrollado un algoritmo de Machine Learning que ha sido capaz de identificar un nuevo y potente compuesto antibiótico. Durante las pruebas en el laboratorio, el experimento logró acabar con la mayoría de las bacterias causantes de las enfermedades más problemáticas en el mundo, incluyendo algunas de las cepas resistentes a otros antibióticos ya conocidos.

Las pruebas de fármaco se realizaron sobre ratones y lograron limpiar la infección en dos especies distintas éstos. El modelo es capaz de barajar entre millones de compuestos químicos en apenas unos días y está diseñado para desarrollar potenciales antibióticos capaces de acabar con las bacterias utilizando mecanismos distintos a los que usan los antibióticos convencionales.

La idea del proyecto era desarrollar una plataforma capaz de generar una nueva era de descubrimientos en el mundo de los fármacos. Durante uno de los experimentos realizados por el algoritmo, se descubrió esta interesante molécula que ha resultado ser uno de los antibióticos más potentes y eficaces de la historia. En este estudio también se han descubierto varios candidatos a convertirse en antibióticos prometedores que se irán probando poco a poco. De hecho, se cree que si se sigue trabajando sobre este modelo, se podría utilizar para diseñar nuevos fármacos, basándose en los datos aprendidos de las estructuras químicas que son capaces de acabar con las bacterias.

El proyecto está a cargo de la profesora de ingeniería eléctrica Regina Barzilay aunque fue ideado por Jonathan Stokes, un alumno de postgrado del MIT y Harvard. Actualmente también trabajan en él el profesor Tommi Jaakkola y algunos de sus estudiantes, especializados en la creación de modelos de machine learning cuyo entrenamiento se enfoca al análisis de la estructura molecular de los compuestos que cuentan con la capacidad de acabar con algunas bacterias.

Primeras pruebas

El uso de modelos predictivos para el cribado en silicio no es una idea nueva. Sin embargo, estos modelos no contaban con la precisión necesaria para poder transformar los resultados del estudio en fármacos.

En sus primeras pruebas, los investigadores se centraron en el entrenamiento de un modelo que desarrollase moléculas efectivas para acabar con las bacterias E. coli. Para esta prueba se entrenó el modelo con una muestra de 2500 moléculas (1700 fármacos aprobados por la FDA y 800 de otros productos naturales) y se puso a prueba con una biblioteca de 6000 compuestos.

El resultado fue sorprendente, el modelo sugirió una molécula con una potente carga antibacteriana y con una estructura química nunca antes vista en ningún antibiótico. La molécula ha recibido el nombre de halicina y en diversas pruebas ha demostrado tener un bajo nivel de toxicidad para el ser humano. De hecho, se está estudiando la posibilidad de utilizarla para crear medicamentos que traten algunos tipos de diabetes.

Sin duda, esto es otra prueba más de que la inteligencia artificial no solo es el futuro de la robótica o la electrónica, sino que también jugará un papel fundamental en el mundo de la medicina y la salud.

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