Cr\u00e9dito: Xuhan Liu, Universidad de Leiden <\/p>\n
El desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos es un proceso dif\u00edcil. Con la ayuda de la inteligencia artificial, el cient\u00edfico farmac\u00e9utico Xuhan Liu ha desarrollado m\u00e9todos que pueden ayudar a abaratar y agilizar el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos. Su doctorado La defensa es el 15 de febrero. <\/p>\n
Para desarrollar nuevos medicamentos, se necesitan mol\u00e9culas que puedan unirse a un objetivo, a menudo una prote\u00edna. Comp\u00e1ralo con una llave que encaja en una cerradura. Pero hacer la mol\u00e9cula correcta es extremadamente dif\u00edcil. Esto se debe a que hay un gran n\u00famero de formas de construir una mol\u00e9cula. Desde 2016, se ha intentado hacer esto m\u00e1s barato y r\u00e1pido con la ayuda del aprendizaje profundo.<\/p>\n
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 dise\u00f1ar mol\u00e9culas con \u00e9l, pero no eran muy diversas. Liu: \u00abLogramos mejorar la diversidad qu\u00edmica con el modelo de aprendizaje profundo que desarroll\u00e9\u00bb.<\/p>\n
M\u00faltiples objetivos<\/p>\n
Pero su investigaci\u00f3n no se detuvo all\u00ed porque para el desarrollo de f\u00e1rmacos es importante que las mol\u00e9culas tienen un efecto sobre m\u00faltiples objetivos en el cuerpo. Esto se denomina polifarmacolog\u00eda y significa que, en lugar de una llave que encaja en una cerradura, la mol\u00e9cula es una llave maestra que encaja en m\u00faltiples cerraduras. Eso es particularmente necesario en el tratamiento de enfermedades que involucran muchos procesos corporales, como el c\u00e1ncer, por ejemplo. Tambi\u00e9n hay menos probabilidad de resistencia a los medicamentos si el f\u00e1rmaco afecta m\u00faltiples objetivos, m\u00faltiples prote\u00ednas, por ejemplo.<\/p>\n
\u00abEl modelo de aprendizaje profundo se entren\u00f3 m\u00e1s con varios modelos y, al final, pude mejorar ambos la precisi\u00f3n y la diversidad de las mol\u00e9culas\u00bb, dice Liu. \u00abLas pruebas han demostrado que potencialmente tienen alta eficacia y baja toxicidad. Estos son buenos resultados\u00bb.<\/p>\n
Optimizar<\/p>\n
En los dos m\u00e9todos anteriores, las mol\u00e9culas se construyeron desde cero. Pero debido a que la cantidad de mol\u00e9culas potencialmente adecuadas para f\u00e1rmacos es enorme, el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos a menudo comienza a partir de una estructura farmac\u00e9utica conocida. \u00abEsto significa que puede optimizar a\u00fan m\u00e1s las mol\u00e9culas que se sabe que funcionan\u00bb, explica Liu. Esto tambi\u00e9n es posible ahora con su modelo de aprendizaje profundo. \u00abPor lo tanto, no es necesario volver a comenzar el desarrollo desde el principio\u00bb.<\/p>\n
El futuro<\/p>\n
Despu\u00e9s de su doctorado, Liu continuar\u00e1 desarrollando los modelos. Piensa que todav\u00eda queda un largo camino por recorrer antes de que se acepte el aprendizaje profundo para el desarrollo de f\u00e1rmacos. Liu: \u00abEl aprendizaje profundo es una caja negra. Es dif\u00edcil explicar el mecanismo detr\u00e1s de \u00e9l\u00bb. Esto hace que sea dif\u00edcil convencer a otros de que se puede utilizar para crear buenas mol\u00e9culas para f\u00e1rmacos\u00bb. Sin embargo, cree que en el futuro se har\u00e1 cada vez m\u00e1s uso del aprendizaje profundo en el desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos. <\/p>\n
Explorar m\u00e1s <\/p>\n
Aumento de la inteligencia humana con IA para desarrollar nuevos medicamentos Proporcionado por la Universidad de Leiden Cita<\/strong>: Desarrollo de f\u00e1rmacos 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Xuhan Liu, Universidad de Leiden El desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos es un proceso dif\u00edcil. Con la ayuda de la inteligencia artificial, el cient\u00edfico farmac\u00e9utico Xuhan Liu ha desarrollado m\u00e9todos que pueden ayudar a abaratar y agilizar el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos. Su doctorado La defensa es el 15 de febrero. Para desarrollar nuevos medicamentos, se … Continuar leyendo \u00abDesarrollo de f\u00e1rmacos con la ayuda de la inteligencia artificial\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-8786","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8786","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8786"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8786\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8786"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8786"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8786"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}