Se usa IA para acelerar el descubrimiento de antivirales contra el COVID
Los investigadores de Argonne están usando un nuevo hardware para realizar búsquedas computacionales muy aceleradas de nuevos medicamentos antivirales. Crédito: Shutterstock
Usando la plataforma Groq en ALCF AI Testbed, los investigadores pudieron acelerar el proceso de búsqueda a través de una gran cantidad de moléculas pequeñas para encontrar candidatos a fármacos prometedores.
Tan pronto como estalló la pandemia de COVID-19 a principios de 2020, los científicos se encontraron en una carrera contrarreloj para encontrar un medicamento antiviral que pudiera tratar la enfermedad. Con miles de millones de posibles candidatos a fármacos para clasificar, los investigadores necesitaban una forma de acelerar drásticamente su búsqueda. Descubrieron que la respuesta estaba en la inteligencia artificial (IA).
Desde el comienzo de la pandemia, los investigadores del Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía (DOE) de EE. número de moléculas pequeñas para encontrar candidatos a fármacos utilizables. Recientemente, utilizaron un nuevo hardware informático para acelerar el proceso, reduciendo las búsquedas que originalmente podrían haber llevado años a solo minutos.
Para determinar si una molécula pequeña puede formar la base de un medicamento antiviral útil, los investigadores necesita calcular qué tan bien se une a diferentes bolsillos en una de las proteínas virales del SARS-CoV-2, que causa COVID-19. «Se puede pensar en una proteína viral como si fuera un chicle masticado», dijo Tom Brettin, científico computacional de Argonne. «Queremos ver qué tan bien se adhieren las diferentes moléculas a los diferentes rincones y grietas del ‘chicle'».
La energía de unión de una molécula pequeña a una proteína depende de múltiples factores, incluida la geometría de la molécula y las interacciones electrónicas entre la molécula y la proteína, dijo Brettin.
El cálculo de la energía de enlace de las moléculas pequeñas comienza analizándolas una a la vez con códigos basados en la física en supercomputadoras de clase líder, incluyendo Argonne’s Theta, que es parte de Argonne Leadership Computing Facility (ALCF). Estos puntajes de enlace luego se usan para entrenar un algoritmo de IA para buscar las moléculas con las energías de enlace más bajas.
«Con IA, pasamos de hacer un compuesto por segundo a 1,000 compuestos por segundo y finalmente a 50,000 compuestos por segundo», dijo el científico computacional de Argonne Hyunseung (Harry) Yoo.
La ventaja de usar IA, según Brettin, es que puede adaptarse rápidamente y adaptarse a estructuras químicas que nunca ha visto y que nunca han sido sintetizados y no existen en la naturaleza. «La inteligencia artificial nos brinda tanto la velocidad como la flexibilidad que la computación basada en la física pura tendría muchas dificultades para lograr», dijo.
Otro beneficio de la IA radica en el hecho de que genera el mínimo enlace posible energía para cada candidato inmediatamente, en lugar de tener que realizar una gran cantidad de cálculos de prueba y error para diferentes configuraciones de moléculas a medida que se unen a un sitio de proteína.
Aunque 50,000 predicciones por segundo pueden parecer una cantidad velocidad rápida, Brettin y Yoo todavía estaban interesados en acelerar los cálculos aún más. Recurrieron al banco de pruebas de IA ALCF, una colección cada vez mayor de algunas de las plataformas de IA más avanzadas del mundo, incluido el acelerador GroqChip.
En las pruebas en un gran conjunto de datos de moléculas pequeñas, los investigadores descubrieron que podían lograr 20 millones de predicciones o inferencias, un segundo, reduciendo enormemente el tiempo necesario para cada búsqueda.
Una vez que se encontraron los mejores candidatos, los investigadores identificaron cuáles se podían obtener comercialmente y los probaron en células humanas en el Laboratorio Howard T. Ricketts, un centro de investigación biológica ubicado en el campus de Argonne. «Sin IA, nunca hubiéramos podido hacer una búsqueda exhaustiva en la computadora y llevarla al laboratorio», dijo Yoo. «Muestra el poder de la computación para hacer biología real».
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La iniciativa impulsada por IA que está acelerando el descubrimiento de medicamentos para tratar el COVID-19 Proporcionado por el Laboratorio Nacional de Argonne Cita: IA utilizada para acelerar el descubrimiento de antivirales para el COVID (2021, noviembre 23) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-11-ai-covid-antiviral-discovery.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.