Existe la posibilidad de la producción de medicamentos a través de la IA
El premio Nobel de Química, Demis Hassabis aseguró que podrían iniciar los ensayos clínicos de los primeros medicamentos diseñados a través de la Inteligencia Artificial (IA). Indicó que esto sucedería en el plazo de un año
En el marco anual del Foro Económico Mundial (WEF) en Davos, Suiza, Hassabis además del apoyo en los medicamentos, afirmó que la IA va a transformar las áreas terapéuticas más grandes como la oncología, así como las enfermedades neurodegenerativas y cardiovasculares.
El aporte de AlphaFold más allá del futuro de los medicamentos
El científico que recibió su premio Nobel junto con John Jumper y David Baker en octubre anterior, debido a su trabajo en AlphaFold, resaltó el impacto en la biología de la IA.
AlphaFold consiste en la predicción de las estructuras tridimensionales de las proteínas. De esta manera se resuelve una situación que representó un reto durante varias décadas para la ciencia.
Determinar la estructura tridimensional de una proteína es fundamental para la comprensión de sus funciones, así como de su comportamiento. Sin embargo, para lograrlo, hay que saber que las configuraciones espaciales posibles de una proteína son innumerables.
El trabajo de la IA en esta problemática permite reducir las opciones y analizar de manera eficiente. Algo que no podría suceder con la utilización de la fuerza bruta.
La importancia de la herramienta AlphaFold radica en su aprendizaje de 150,000 estructuras conocidas. Esto la faculta para abordar problemas complejos tales como el incorrecto plegamiento de las beta-amiloides que son una de las principales hipótesis sobre las causas del Alzheimer.
“AlphaFold puede predecir cuál debería ser la estructura correcta y qué sucede cuando algo falla. Con esta información, es posible diseñar compuestos químicos que se unan a la parte correcta de la proteína”, aseveró el premio Nobel de Química, Demis Hassabis.
El código de acceso abierto es una de las características que más destacan a AlphaFold. Esta herramienta ha predicho las estructuras de 200 millones de proteínas que están disponibles, tanto para la comunidad farmacéutica, como para la académica.
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