Los científicos utilizan IA para diseñar nuevos tratamientos contra el cáncer

En el vertiginoso mundo de la investigación médica, los científicos siempre están buscando nuevas formas de acelerar el descubrimiento de fármacos. Pues bien, una nueva investigación de los científicos de la Universidad de California en San Diego ha dado con una combinación de inteligencia artificial (IA) y química tradicional que promete revolucionar ese mismo proceso.

Imaginemos que se necesitan miles de experimentos individuales para identificar posibles fármacos, ahora condensados en una fracción de tiempo. Eso es lo que ha conseguido el equipo de la UC San Diego con este nuevo algoritmo de aprendizaje automático. Hasta ahora, la plataforma de IA ha ayudado a sintetizar 32 nuevos fármacos candidatos contra el cáncer en un tiempo récord, según han afirmado los investigadores.

"El descubrimiento de fármacos guiado por IA se ha convertido en un área muy activa en la industria, pero a diferencia de los métodos que se están desarrollando en las empresas, estamos haciendo que nuestra tecnología sea de código abierto y accesible para cualquiera que quiera usarla", dijo Trey Ideker, autor principal del estudio y profesor de la UC San Diego.

La plataforma, llamada POLYGON, se diferencia de otras herramientas de inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos, en que puede identificar moléculas que actúan sobre múltiples sitios. Este enfoque multiobjetivo es importante, porque ofrece los beneficios de las terapias combinadas (en las que se utilizan varios medicamentos juntos), pero con potencialmente menos efectos secundarios. Este método sería prometedor para el tratamiento del cáncer, en el que actuar sobre múltiples objetivos puede ser más eficaz y reducir las posibilidades de que se desarrolle resistencia.

"Se necesitan muchos años y millones de dólares para encontrar y desarrollar un nuevo fármaco, especialmente si se trata de uno con múltiples dianas", explicó Ideker. "Los pocos fármacos multidiana que tenemos se descubrieron en gran medida por casualidad, pero esta nueva tecnología podría ayudar a eliminar el riesgo de la ecuación e impulsar una nueva generación de medicina de precisión ".

Posibilidades “prácticamente infinitas”

Según los científicos de la UC San Diego, la plataforma POLYGON se entrenó con una base de datos de más de un millón de moléculas bioactivas, cada una con información detallada sobre sus propiedades químicas e interacciones con proteínas objetivo. Al encontrar patrones en este conjunto masivo de datos, POLYGON puede generar nuevas fórmulas químicas adaptadas a propiedades específicas, como la inhibición de ciertas proteínas.

"Así como la IA ahora es muy buena para generar dibujos e imágenes originales, POLYGON es capaz de generar compuestos moleculares originales basados en propiedades químicas deseadas", agregó Ideker.

Para probar POLYGON, el equipo creó cientos de fármacos candidatos dirigidos a pares de proteínas relacionadas con el cáncer. De ellos, 32 moléculas mostraron fuertes interacciones previstas con MEK1 y mTOR, proteínas importantes para la señalización celular y objetivos prometedores para la terapia contra el cáncer. Los fármacos que sintetizaron mostraron una actividad significativa contra estas proteínas, con pocas interacciones fuera del objetivo, lo que sugiere que podrían ser tratamientos eficaces contra el cáncer.

A pesar de estos avances, Ideker destacó la importancia de la experiencia humana en esta plataforma: "Una vez que se tienen los fármacos candidatos, todavía hay que hacer todo el resto de la química necesaria para refinar esas opciones y convertirlas en un único tratamiento eficaz", afirmó. "No podemos ni debemos intentar eliminar la experiencia humana del proceso de descubrimiento de fármacos, pero lo que sí podemos hacer es acortar algunos pasos del proceso".

De cara al futuro, los investigadores se muestran optimistas respecto del papel cada vez mayor de la IA en el descubrimiento de fármacos. "Ver cómo se desarrolla este concepto en la próxima década, tanto en el ámbito académico como en el sector privado, será muy emocionante", afirmó Ideker. "Las posibilidades son prácticamente infinitas".