Google DeepMind enfoca su poder en la IA para el descubrimiento de nuevos fármacos

Google DeepMind enfoca su poder en la IA para el descubrimiento de nuevos fármacos

curecompass
9 mayo, 2024
I+D
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El director ejecutivo de DeepMind apunta a un negocio de descubrimiento de fármacos mediante IA de más de U$S 100 mil millones con AlphaFold, los primeros medicamentos se podrían conocer el año próximo dijo a Bloomberg Television el jefe de IA de Google, Demis Hassabis.

Google Deepmind ha presentado la tercera versión importante de su modelo de inteligencia artificial «AlphaFold», diseñado para ayudar a los científicos a diseñar medicamentos y atacar enfermedades de manera más efectiva.

En 2020, la empresa logró un avance significativo en biología molecular al utilizar IA para predecir con éxito el comportamiento de proteínas microscópicas.

Con la última encarnación de AlphaFold, los investigadores de DeepMind y su empresa hermana Isomorphic Labs (ambas supervisadas por el cofundador Demis Hassabis) han mapeado el comportamiento de todas las moléculas de la vida, incluido el ADN humano.

Las interacciones de las proteínas (desde enzimas cruciales para el metabolismo humano hasta los anticuerpos que combaten las enfermedades infecciosas) con otras moléculas son clave para el descubrimiento y desarrollo de fármacos.

DeepMind dijo que los hallazgos, publicados el miércoles en la revista de investigación Nature, reducirían el tiempo y el dinero necesarios para desarrollar tratamientos que potencialmente cambien la vida.

«Con estas nuevas capacidades, podemos diseñar una molécula que se unirá a un lugar específico de una proteína, y podemos predecir con qué fuerza se unirá», dijo Hassabis en una conferencia de prensa el martes.

«Es un paso fundamental si se quiere diseñar fármacos y compuestos que ayuden con las enfermedades».

La compañía también anunció el lanzamiento del “servidor AlphaFold”, una herramienta en línea gratuita que los científicos pueden utilizar para probar sus hipótesis antes de realizar pruebas en el mundo real.

Desde 2021, las predicciones de AlphaFold han sido de libre acceso para investigadores no comerciales, como parte de una base de datos que contiene más de 200 millones de estructuras de proteínas, y han sido citadas miles de veces en el trabajo de otros.

DeepMind dijo que el nuevo servidor requería menos conocimientos informáticos, lo que permitía a los investigadores ejecutar pruebas con sólo unos pocos clics de un botón.

John Jumper, científico investigador senior de DeepMind, dijo: «Va a ser realmente importante cuánto más fácil hará el servidor AlphaFold para los biólogos, que son expertos en biología, no en informática, probar casos más grandes y complejos».

La Dra. Nicole Wheeler, experta en microbiología de la Universidad de Birmingham, dijo que AlphaFold 3 podría acelerar significativamente el proceso de descubrimiento de fármacos, ya que «producir y probar físicamente diseños biológicos es un gran cuello de botella en la biotecnología en este momento».

Fuente: Reuters y Bloomberg TV