Desarrollo de fármacos con la ayuda de la inteligencia artificial

Crédito: Xuhan Liu, Universidad de Leiden

El desarrollo de nuevos fármacos es un proceso difícil. Con la ayuda de la inteligencia artificial, el científico farmacéutico Xuhan Liu ha desarrollado métodos que pueden ayudar a abaratar y agilizar el diseño de fármacos. Su doctorado La defensa es el 15 de febrero.

Para desarrollar nuevos medicamentos, se necesitan moléculas que puedan unirse a un objetivo, a menudo una proteína. Compáralo con una llave que encaja en una cerradura. Pero hacer la molécula correcta es extremadamente difícil. Esto se debe a que hay un gran número de formas de construir una molécula. Desde 2016, se ha intentado hacer esto más barato y rápido con la ayuda del aprendizaje profundo.

El aprendizaje profundo es una forma de inteligencia artificial que imita el funcionamiento del cerebro. Utiliza redes neuronales que forman numerosas conexiones. Ya es posible diseñar moléculas con él, pero no eran muy diversas. Liu: «Logramos mejorar la diversidad química con el modelo de aprendizaje profundo que desarrollé».

Múltiples objetivos

Pero su investigación no se detuvo allí porque para el desarrollo de fármacos es importante que las moléculas tienen un efecto sobre múltiples objetivos en el cuerpo. Esto se denomina polifarmacología y significa que, en lugar de una llave que encaja en una cerradura, la molécula es una llave maestra que encaja en múltiples cerraduras. Eso es particularmente necesario en el tratamiento de enfermedades que involucran muchos procesos corporales, como el cáncer, por ejemplo. También hay menos probabilidad de resistencia a los medicamentos si el fármaco afecta múltiples objetivos, múltiples proteínas, por ejemplo.

«El modelo de aprendizaje profundo se entrenó más con varios modelos y, al final, pude mejorar ambos la precisión y la diversidad de las moléculas», dice Liu. «Las pruebas han demostrado que potencialmente tienen alta eficacia y baja toxicidad. Estos son buenos resultados».

Optimizar

En los dos métodos anteriores, las moléculas se construyeron desde cero. Pero debido a que la cantidad de moléculas potencialmente adecuadas para fármacos es enorme, el diseño de fármacos a menudo comienza a partir de una estructura farmacéutica conocida. «Esto significa que puede optimizar aún más las moléculas que se sabe que funcionan», explica Liu. Esto también es posible ahora con su modelo de aprendizaje profundo. «Por lo tanto, no es necesario volver a comenzar el desarrollo desde el principio».

El futuro

Después de su doctorado, Liu continuará desarrollando los modelos. Piensa que todavía queda un largo camino por recorrer antes de que se acepte el aprendizaje profundo para el desarrollo de fármacos. Liu: «El aprendizaje profundo es una caja negra. Es difícil explicar el mecanismo detrás de él». Esto hace que sea difícil convencer a otros de que se puede utilizar para crear buenas moléculas para fármacos». Sin embargo, cree que en el futuro se hará cada vez más uso del aprendizaje profundo en el desarrollo de nuevos fármacos.

Explorar más

Aumento de la inteligencia humana con IA para desarrollar nuevos medicamentos Proporcionado por la Universidad de Leiden Cita: Desarrollo de fármacos con la ayuda de la inteligencia artificial (2022, 9 de febrero) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress .com/news/2022-02-drugs-aid-artificial-intelligence.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.