El Inteligencia artificial ha demostrado ser un aliado inigualable para la medicamento. Tanto es así que sus aplicaciones llegan al diagnósticoél tratamiento y el hacer un seguimiento de muchas enfermedades. Un nuevo estudio de la Facultad de Medicina de la Universidad de Carolina del Norte También ha mostrado signos prometedores para el uso de esta tecnología en obtener nuevos medicamentos.
No en vano, con la IA es posible analizar Imágenes medicas y optimizar la ejecución de ensayos clínicos. Esto facilita enormemente el descubrimiento de fármacos, según explica esta entidad. En concreto, se trata de un estudio del científico Bryan Rothprofesor de farmacología de la entidad.
En concreto, se ha estudiado el sistema de IA AlphaFold2. Como se informó, este sistema predecir estructuras de proteínas con inteligencia artificial. Esta tecnología “ha hecho posible que los científicos identifiquen y evoquen un número casi infinito de medicamentos candidatos para el tratamiento de trastornos neuropsiquiátricos.
“Ha hecho posible que los científicos identifiquen y evoquen un número casi infinito de candidatos a fármacos”
Por lo tanto, “nuestros resultados sugieren que las estructuras AF2 pueden ser útiles para descubrimiento de medicamento“, señala el autor principal. Esto proporcionaría “un número casi infinito de posibilidades para crear medicamentos que logren el objetivo previsto de tratar una enfermedad; Este tipo de herramienta de IA puede ser invaluable”.
Como se ha anunciado, este sistema funciona extrayendo datos de una base masiva de información sobre proteínas conocidas. Con esta información, la tecnología predice modelos de estructura de proteínas con la ayuda de todos estos datos.
Una vez que estableces un modelo, puedes simular cómo diferentes compuestos moleculares (como candidatos a fármacos) encajan y producen los efectos deseados. De esta manera, los investigadores pueden utilizar las combinaciones resultantes para comprender mejor las interacciones entre proteínas y crear nuevos fármacos candidatos.
“Nuestros resultados sugieren que las estructuras AF2 pueden ser útiles para el descubrimiento de fármacos”
Después de crear modelos de predicción, los investigadores pueden estudiar modelos fisicos de proteínas mediante complejas técnicas de microscopía y cristalografía de rayos X. “Con solo presionar un botón, se dirigieron hasta 1,6 mil millones de medicamentos potenciales a los modelos experimentales y a los modelos AlphaFold2. Curiosamente, cada modelo tuvo un resultado diferente para el fármaco candidato”.
“Aunque los modelos tienen resultados diferentes, son muy prometedores para el descubrimiento de drogas“, se explica desde la universidad. En este sentido, “los investigadores determinaron que la proporción de compuestos que realmente alteraban la actividad de las proteínas para cada uno de los modelos rondaba el 50 y el 20%”, comentan.
“De los cientos de millones de combinaciones potenciales, el 54% de las interacciones fármaco-proteína que utilizaron modelos de proteína sigma-2 AlphaFold2 se activaron con éxito a través de un fármaco candidato unido”, enfatizan, por lo que los resultados ofrecen una 51% de tasa de éxito.
