El uso de inteligencia artificial en el diseño de fármacos daría un impulso a la investigación farmacéutica, dice Gisbert Schneider. A medio plazo las computadoras podrían incluso realizar experimentos de forma autónoma.

Diseñar medicamentos es una tarea compleja y desafiante. ¿Cómo se crean nuevos medicamentos eficaces sin efectos secundarios adversos para abordar los problemas de salud más urgentes del mundo? Los químicos médicos deben considerar una serie de interacciones:los medicamentos interactúan con las células y los órganos del cuerpo humano de muchas maneras, y estos a menudo difieren mucho de un paciente a otro. Aunque iterativo, a menudo automatizado, Los métodos de prueba en el laboratorio han producido numerosos puntos de partida potenciales para el desarrollo de fármacos, existen limitaciones a la hora de diseñar y seleccionar los fármacos candidatos más prometedores. El diseñador de fármacos debe elegir entre unas 1060 moléculas parecidas a medicamentos que, solo en teoría, podrían sintetizarse. Y lo que es más, se necesitan años de capacitación en el trabajo para convertirse en un experto en química médica.

Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático podrían entrar en juego. La implementación de la IA para ayudar a los químicos en el proceso de diseño de fármacos es prometedora para tomar mejores decisiones:es mucho más eficiente que la mente humana cuando se trata de filtrar "grandes" datos, La IA genera resultados reproducibles y respalda el proceso de descubrimiento al considerar muchos objetivos del proyecto en paralelo.

¿El socio perfecto?

Mejores drogas Descubierto y entregado más rápido:la IA parece un socio ideal en el laboratorio. Pero mientras que un sistema de inteligencia artificial experto en química podría superar a un químico humano en algunos aspectos al procesar los problemas con los que lucha la mente humana, no es una bala de plata. De hecho, nuestras expectativas con respecto al diseño de fármacos asistido por IA pueden ser demasiado altas:tenemos que admitir nuestra comprensión imperfecta de los mecanismos de las enfermedades humanas. Solo cuando se le presenten los datos apropiados, la inteligencia de una máquina aprenderá las relaciones significativas entre las moléculas de la droga y sus efectos fisiológicos.

Es por eso que nuestros científicos no deben temer que las computadoras los reemplacen por completo; de hecho, se necesitarán más químicos medicinales si queremos seguir haciendo avances en este campo. Ya, Los modelos de IA respaldan nuestra toma de decisiones en el descubrimiento de fármacos, pero la integración de la IA en un proceso de diseño de fármacos automatizado requerirá un nuevo pensamiento:cambiará el entorno, tal como lo ha hecho el software y la tecnología de los últimos años para predecir propiedades con un alto grado de precisión mucho más rápido que en un laboratorio sin automatización.

Automatización del descubrimiento

Con la automatización continua, podemos prever que las computadoras realizarán experimentos de manera productiva y autónoma con la ayuda de la robótica en un plazo de tres a cinco años. De hecho, esto ya se está probando en ciertos lugares, particularmente en ETH Zurich y en la industria. También podemos esperar que la IA prediga los efectos de las sustancias en una etapa más temprana de desarrollo y sugiera nuevas estructuras químicas con las propiedades deseadas. Esto significaría que se necesitarían probar menos sustancias que resultan no ser efectivas.

A la larga, La IA puede ser la clave para abrir la puerta a una medicina personalizada más eficaz y accesible. Pero se necesitarán investigaciones e inversiones continuas en este campo, y un pensamiento interdisciplinario fresco de expertos en IA, química, dominio farmacéutico y biotecnológico.