En Resumen
- La IA identifica tres candidatos prometedores de medicamentos senolíticos para frenar el envejecimiento y enfermedades relacionadas.
- La IA acelera la búsqueda de medicamentos al distinguir entre senolíticos y no senolíticos.
- La IA reduce costos y tiempos en la identificación de posibles medicamentos, mostrando avances en la investigación científica.
Emplear la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la "búsqueda de medicamentos" ha abierto un nuevo enfoque más eficiente y rentable para identificar posibles medicamentos. Un grupo de investigadores ha utilizado esta tecnología para identificar tres candidatos prometedores para medicamentos senolíticos, que tienen el potencial de frenar el proceso de envejecimiento y mitigar enfermedades relacionadas con la edad.
Según un artículo escrito por Vanessa Smer-Barreto, una científica de la Universidad de Edimburgo, un grupo de investigadores alimentó a un modelo de IA con ejemplos de senolíticos y no senolíticos, y el modelo logró distinguir entre ambos, prediciendo nuevos senolíticos potenciales.
Las drogas senolíticas funcionan eliminando las células senescentes, también conocidas como células "zombi". Estas son células metabólicamente activas que no pueden replicarse debido a daños en el ADN. Si bien en algunos casos su incapacidad para replicarse evita la propagación del daño, la acumulación de estas células puede llevar a una serie de enfermedades, incluyendo la diabetes tipo 2, COVID, fibrosis pulmonar, osteoartritis y cáncer.
¿Significa esto que la IA puede curar el cáncer? Aún no, pero es un paso en la dirección correcta.
Estudios de laboratorio en ratones han demostrado el potencial de los senolíticos para aliviar estas condiciones al exterminar las células zombi y preservar las células sanas. Pero los costos operativos son demasiado altos para ser probados en humanos a gran escala.
"Sería genial encontrar más senolíticos que se puedan utilizar en una variedad de enfermedades, pero lleva de diez a veinte años y miles de millones de dólares para que un medicamento llegue al mercado", escribió Vanessa Smer-Barreto.
Pero aquí es donde la IA hace su magia. Los investigadores utilizaron el modelo de mejor rendimiento en un conjunto de 4.340 moléculas y en solo cinco minutos (recuerda este número), entregó una lista de 21 candidatos senolíticos de alta probabilidad, de los cuales tres compuestos (periplocina, oleandrina y ginkgetina) demostraron la capacidad de eliminar las células senescentes mientras preservaban en gran medida las normales.
Las ventajas del uso de la IA son evidentes. "Si hubiéramos probado las 4.340 moléculas originales en el laboratorio, habría llevado al menos unas pocas semanas de trabajo intensivo y £50.000 solo para comprar los compuestos, sin contar el costo de la maquinaria experimental y la configuración", señaló Smer-Barreto.
Ayer, Decrypt informó que un grupo de investigadores publicó un artículo sobre un modelo de lenguaje de proteínas llamado Ankh. Desarrollado para comprender la comunicación interproteínica y descubrir nuevas proteínas, esta investigación subraya el potencial de la IA en la innovación científica.
Stability AI, la empresa detrás de Stable Diffusion, reveló que también está trabajando en una tecnología impulsada por IA para estudiar y comprender las proteínas.
Las implicaciones de integrar la IA en disciplinas científicas tradicionales son vastas. Al acelerar el ritmo de descubrimiento de medicamentos, la IA promete impulsar la búsqueda de curas y tratamientos. Los tres senolíticos recién identificados están siendo sometidos a pruebas en tejido pulmonar humano, y se espera obtener los próximos resultados en dos años.