La IA diseña nuevos fármacos basándose en las estructuras de las proteínas
"Es un verdadero avance para el descubrimiento de fármacos": el proceso garantiza desde el principio que las moléculas pueden sintetizarse químicamente
Un nuevo proceso informático desarrollado por químicos de la ETH de Zúrich permite generar principios activos farmacéuticos de forma rápida y sencilla a partir de la superficie tridimensional de una proteína. El nuevo proceso podría revolucionar la investigación farmacológica.
"Es un verdadero avance para el descubrimiento de fármacos", afirma Gisbert Schneider, catedrático del Departamento de Química y Biociencias Aplicadas de la ETH de Zúrich. Junto con su antiguo estudiante de doctorado Kenneth Atz, ha desarrollado un algoritmo que utiliza la inteligencia artificial (IA) para diseñar nuevos principios activos farmacéuticos. Para cualquier proteína con una forma tridimensional conocida, el algoritmo genera los planos de posibles moléculas farmacológicas que aumentan o inhiben la actividad de la proteína. Los químicos pueden entonces sintetizar y probar estas moléculas en el laboratorio.
El algoritmo sólo necesita la estructura tridimensional de la superficie de la proteína. A partir de ahí, diseña moléculas que se unen específicamente a la proteína según el principio de "llave en mano" para que puedan interactuar con ella.
Excluir los efectos secundarios desde el principio
El nuevo método se basa en los esfuerzos realizados durante décadas por los químicos para dilucidar la estructura tridimensional de las proteínas y utilizar los ordenadores para buscar posibles moléculas farmacológicas adecuadas. Hasta ahora, este proceso solía implicar un laborioso trabajo manual y, en muchos casos, la búsqueda daba lugar a moléculas muy difíciles o imposibles de sintetizar. Si en los últimos años los investigadores recurrían a la IA en este proceso, era sobre todo para mejorar las moléculas existentes.
Ahora, sin intervención humana, una IA generativa es capaz de desarrollar desde cero moléculas de fármacos que coincidan con la estructura de una proteína. Este nuevo proceso innovador garantiza desde el principio que las moléculas puedan sintetizarse químicamente. Además, el algoritmo sólo sugiere moléculas que interactúan con la proteína especificada en el lugar deseado y apenas con otras proteínas. "Esto significa que, al diseñar una molécula de fármaco, podemos estar seguros de que tiene el menor número posible de efectos secundarios", afirma Atz.
Para crear el algoritmo, los científicos entrenaron un modelo de IA con información de cientos de miles de interacciones conocidas entre moléculas químicas y las correspondientes estructuras tridimensionales de proteínas.
Pruebas con éxito en la industria
Junto con investigadores de la empresa farmacéutica Roche y otros socios colaboradores, el equipo de la ETH puso a prueba el nuevo proceso y demostró de lo que es capaz. Los científicos buscaron moléculas que interaccionaran con proteínas de la clase PPAR, proteínas que regulan el metabolismo del azúcar y los ácidos grasos en el organismo. Varios fármacos contra la diabetes utilizados hoy en día aumentan la actividad de las PPAR, lo que hace que las células absorban más azúcar de la sangre y descienda el nivel de glucemia.
De inmediato, la IA diseñó nuevas moléculas que también aumentan la actividad de los PPAR, como los fármacos actualmente disponibles, pero sin un largo proceso de descubrimiento. Después de que los investigadores de la ETH produjeran estas moléculas en el laboratorio, sus colegas de Roche las sometieron a diversas pruebas. Éstas demostraron que las nuevas sustancias son realmente estables y no tóxicas desde el principio.
Ahora, los investigadores no siguen trabajando en estas moléculas con vistas a comercializar fármacos basados en ellas. El objetivo de las moléculas era someter el nuevo proceso de IA a una prueba inicial rigurosa. Sin embargo, Schneider afirma que el algoritmo ya se está utilizando en estudios similares en la ETH de Zúrich y en la industria. Uno de ellos es un proyecto con el Hospital Infantil de Zúrich para el tratamiento de meduloblastomas, los tumores cerebrales malignos más frecuentes en niños. Además, los investigadores han publicado el algoritmo y su software para que investigadores de todo el mundo puedan utilizarlos ahora en sus propios proyectos.
"Nuestro trabajo ha hecho accesible el mundo de las proteínas para la IA generativa en la investigación de fármacos", afirma Schneider. "El nuevo algoritmo tiene un enorme potencial". Esto es especialmente cierto para todas las proteínas médicamente relevantes del cuerpo humano que no interactúan con ningún compuesto químico conocido.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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