Acelerando la lucha contra el Covid Investigadores validan antivirales generados por IA, abriendo camino para el desarrollo rápido de medicamentos en futuras crisis.

Investigadores validan antivirales generados por IA, acelerando la lucha contra el Covid y permitiendo el desarrollo rápido de medicamentos en futuras crisis.

Un estudio reciente realizado por investigadores de IBM y la Universidad de Oxford reveló un avance en el desarrollo de medicamentos antivirales. Los investigadores utilizaron inteligencia artificial generativa (IA) para diseñar moléculas novedosas que tienen el potencial de bloquear el virus SARS-CoV-2, que causa el Covid-19. Este enfoque resultó exitoso, ya que el equipo identificó cuatro posibles antivirales para el Covid-19 en una fracción del tiempo que hubiera llevado utilizando métodos tradicionales. El estudio, publicado en Science Advances, demuestra el poder de la IA generativa en acelerar la búsqueda de nuevos tratamientos durante tiempos de crisis.

El proceso tradicional de descubrimiento de medicamentos suele ser lento y requiere mucho tiempo, llevando hasta una década o más. Sin embargo, la pandemia de Covid-19 requirió el desarrollo rápido de nuevos tratamientos, lo que condujo a una colaboración sin precedentes entre la academia y la industria. Muchos de los medicamentos exitosos se reutilizaron de tratamientos existentes. Sin embargo, a medida que los virus mutan, la efectividad de estos medicamentos disminuye con el tiempo, lo que destaca la necesidad de nuevas soluciones antivirales.

La IA generativa ofrece una solución potencial al permitir la creación de moléculas completamente nuevas que pueden dirigirse a diferentes sitios de una proteína viral. El modelo de IA, llamado Generación Controlada de Moléculas (CogMol), se entrenó con un gran conjunto de datos de moléculas y sus propiedades de unión. Es importante destacar que no se le proporcionó información sobre la estructura 3D del virus SARS-CoV-2 ni sobre moléculas de unión conocidas. Esto permitió que el modelo generara nuevas moléculas basadas únicamente en las secuencias de aminoácidos de las proteínas objetivo.

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CogMol generó con éxito un conjunto de 875,000 moléculas candidatas, que luego se redujeron utilizando modelos predictivos y predicción de retrosíntesis. La selección final resultó en la síntesis de ocho compuestos novedosos, que se probaron y analizaron por su eficacia para inhibir las proteínas objetivo y neutralizar el virus. Dos de los compuestos se dirigieron a la proteasa principal, mientras que los otros dos no solo se dirigieron a la proteína de espiga, sino que también mostraron la capacidad de neutralizar todas las principales variantes de Covid.

Aunque se necesitan más investigaciones y ensayos clínicos antes de que estas moléculas puedan desarrollarse en medicamentos, el estudio proporciona evidencia prometedora de que la IA generativa puede revolucionar el campo del desarrollo de medicamentos. Ofrece un enfoque más rápido y versátil para identificar posibles antivirales y podría ser fundamental para responder a futuros brotes virales.

En conclusión, el estudio demuestra el potencial de la IA generativa en el descubrimiento y diseño de medicamentos antivirales. Al aprovechar modelos de IA como CogMol, los investigadores pudieron identificar moléculas prometedoras para el tratamiento del Covid-19 en una fracción del tiempo en comparación con los métodos tradicionales. Este avance abre nuevas vías para el desarrollo de medicamentos, especialmente frente a virus en evolución y futuras pandemias.

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