La IA ya diseña remedios que curan lo incurable

La IA ya diseña remedios que curan lo incurable

Los medicamentos tienen una larga historia. Los chamanes, los druidas o los curanderos, grandes conocedores de la flora local, recorrían el monte en busca de yuyos que ayudaran a prevenir o remediar dolencias. Así nacieron muchas de las primeras formulaciones como extractos vegetales, de origen animal o mineral. Muchas drogas obtenidas de estas fuentes se siguen utilizando hoy en día.

Luego, aprendimos que las propiedades curativas de las plantas se encontraban en los compuestos químicos presentes en sus raíces, hojas, tallos o flores. Las drogas “naturales” inspiraron la creación de las sintéticas. Por ejemplo, la fabricación de amoxicilina, antibiótico para las infecciones respiratorias, se inspiró en la molécula de penicilina, descubierta en el hongo del géneroPenicillium.

Así comenzó la era de la industria farmacéutica moderna. Los científicos de las empresas farmacéuticas ensayaban moléculas nuevas o hacían pequeños cambios en las ya conocidas para aumentar la eficiencia y reducir su toxicidad. Gran parte de los medicamentos que utilizamos surgió a partir de este enfoque racional de construcción de moléculas.

La píldora anticonceptiva masculina es casi una realidad

Pero hoy vivimos en la era de la información, y la industria farmacéutica no escapa a esta revolución. La tarea de diseñar nuevas drogas recayó en las computadoras y esto aceleró el descubrimiento de nuevos fármacos. Mediante inteligencia artificial, generan y ensayan millones de posibles candidatos, y se recurre al laboratorio cuando las computadoras terminan el trabajo duro.

La IA puede aportar desde varias aristas. Las redes neuronales pueden predecir qué tan efectiva puede ser una molécula contra cierta enfermedad, o evaluar la dosis ideal. Mediante aprendizaje automático, también se pueden comparar los genes de pacientes afectados con los de pacientes sanos, para encontrar los posibles puntos débiles de una enfermedad, y así dirigir el fármaco contra ese blanco. Las computadoras ya evalúan muy bien posibles nuevos usos para drogas ya conocidas y probadas.

Las computadoras también se encargan de buscar nuevos usos para drogas ya conocidas y probadas. Esto, llamado “reposicionamiento de fármacos”, implica que un medicamento que ya se encuentra en uso para cierta enfermedad pueda emplearse con otra indicación diferente de la original, ampliando su universo de acción.

Y la inteligencia artificial no se limita a la bioquímica dura. También existen computadoras que “leen” artículos científicos, reportes y libros para encontrar nuevas relaciones que sirvan para fabricar nuevas drogas. Por ejemplo, mediante un análisis exhaustivo de bibliografía que ningún humano hubiese podido realizar, la supercomputadora Watson, de IBM, encontró una lista de posibles drogas para combatir ciertos tipos de cáncer.

Hay programas que leen y analizan bibliografía para armar una lista de posibles drogas para combatir ciertos tipos de cáncer

Aunque participe del desarrollo de drogas, sin embargo, aún no existe un medicamento obtenido por IA en las góndolas de las farmacias. Y esto es porque las drogas deben pasar por ensayos preclínicos y clínicos antes de ser aprobadas, proceso que puede demandar más de una década.

De este modo, la droga creada por IA que más cerca se encuentra de salir al mercado y ser ofrecida en las góndolas farmacéuticas es la desarrollada por Insilico Medicine para la fibrosis pulmonar idiopática (llamada provisoriamente INS018_055).

Si bien aún no asistimos a esta revolución en la industria farmacéutica, dentro de algunos años veremos muchas nuevas drogas desarrolladas por la IA. Además de las lógicas ganancias para las empresas farmacéuticas, esto promete sumar terapéuticas para enfermedades hoy incurables, al acelerar exponencialmente el descubrimiento de nuevas moléculas.

Como en casi todo aspecto de esta vida, la inteligencia artificial parece que cambiará radicalmente el mundo farmacéutico.

*Director de la carrera de Biotecnología del Instituto Universitario para el Desarrollo Productivo y Tecnológico Empresarial de la Argentina (IUDPT)

COMENTARIOS