Los científicos han utilizado la inteligencia artificial para «predecir» fórmulas para nuevos fármacos de diseño, con el objetivo declarado de ayudar a mejorar su regulación. La IA generó fórmulas para casi nueve millones de nuevos fármacos potenciales.
Investigadores de la Universidad de Columbia Británica (UBC) utilizaron una red neuronal profunda para el trabajo, enseñándola a crear estructuras químicas de posibles nuevos fármacos. Según su estudio, publicado esta semana, a la inteligencia informática le fue mejor en la tarea de lo que esperaban los científicos.
El equipo de investigación utilizó una base de datos de drogas de diseño conocidas, sustancias psicoactivas sintéticas, para entrenar a la IA en sus estructuras. El mercado de las drogas de diseño está en constante cambio, ya que sus fabricantes constantemente ajustan sus fórmulas para eludir las restricciones y producir nuevas sustancias «legales», mientras que descifrar su estructura lleva meses para las agencias de aplicación de la ley, dijeron los investigadores.
«La gran mayoría de estos medicamentos de diseño nunca se han probado en humanos y no están completamente regulados. Son una preocupación de salud pública importante para los departamentos de emergencia de todo el mundo», dijo uno de los investigadores, el estudiante de medicina de la UBC, el Dr. Michael Skinnider.
Después de su entrenamiento, la IA pudo generar unos 8,9 millones de posibles fármacos de diseño. Posteriormente, los investigadores ejecutaron una hoja de datos de unos 196 medicamentos nuevos, que habían surgido en la vida real después de que se entrenó el modelo, y encontraron que más del 90% de estos ya habían sido predichos por la computadora.
«El hecho de que podamos predecir qué drogas de diseño pueden aparecer en el mercado antes de que realmente aparezcan es un poco como la película de ciencia ficción de 2002, Minority Report, donde el conocimiento previo de las actividades delictivas que están a punto de ocurrir ayudó a reducir significativamente el crimen en un mundo del futuro «, dijo el autor principal, el Dr. David Wishart, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Alberta.
, Identificar sustancias completamente desconocidas sigue siendo un problema para la IA, ha señalado el equipo de investigación, pero esperan que pueda ayudar potencialmente con esa tarea, ya que la computadora también pudo predecir qué fórmulas de medicamentos de diseño tenían más probabilidades de crearse y llegar al final. mercado. El modelo «clasificó la estructura química correcta de un fármaco de diseño no identificado entre los 10 principales candidatos el 72 por ciento de las veces», mientras que el análisis de espectrometría, que es una medida de fácil obtención, elevó la precisión a un 86%.
«Fue impactante para nosotros que el modelo funcionara tan bien, porque en general se piensa que dilucidar estructuras químicas completas a partir de una medición de masa precisa es un problema irresoluble», afirmó Skinnider.