Nuevo sistema con datos e inteligencia artificial para descubrir nuevos medicamentos

Investigadores de la Universidad de Oxford (Reino Unido) han publicado una nueva serie de datos, con un modelo de IA predictivo, sentando las bases de un instrumento de última generación para descubrir nuevos medicamentos.

La mayoría de los fármacos funcionan uniéndose a proteínas específicas relacionadas con una enfermedad. Una parte fundamental a la hora de descubrir nuevas terapias es predecir a qué moléculas se unirán y con cuánta fuerza. Es verdad que la IA ha transformado partes del proceso, como la predicción de la estructura de las proteínas, pero su interacción con los medicamentos no está tan clara. Esto se debe en parte a la falta de datos experimentales sobre esas interacciones.

Ahora, el consorcio OpenBind empieza a compartir este tipo de información a partir de un sistema creado en el parque tecnológico Diamond Light Source, en Oxfordshire (Reino Unido). En él combinan química automatizada, observaciones precisas sobre la unión entre medicamentos y proteínas y procesamiento de datos, entre otras tecnologías.

Lo que ahora se ha dado a conocer son imágenes detalladas de 699 compuestos (posibles nuevos medicamentos) que se unen a la proteína llamada EV-A71. Hay medidas de la fuerza de esa unión para 601 de los potenciales fármacos. Es una de las bases de datos más amplias del mundo para una única proteína.

Hasta los sistemas más avanzados de IA, los que se usan en biología estructural (el estudio de la compleja estructura de moléculas de gran tamaño), como AlphaFold y Boltz, tienen limitaciones en cuanto a los datos con los cuales se ‘entrenan’. Aunque pueden elaborar modelos de estructuras biológicas, predecir nuevas dianas a las que podrían unirse los fármacos sigue siendo un reto para estos sistemas.

Alimentar la inteligencia artificial

OpenBind ha hecho frente a ese reto generando grandes cantidades de datos nuevos y experimentales. Su objetivo es alimentar a la IA con ejemplos necesarios para ir más allá del reconocimiento de patrones ya existentes y aventurar predicciones fiables sobre nuevos medicamentos, lo que ayudaría a seleccionar los compuestos más potentes y prometedores y aceleraría el proceso de descubrimiento de nuevas terapias. También lo haría más barato.

Todos los datos, incluidas las medidas relativas a EV-A71, y el modelo de IA necesario para analizarlos están disponibles para investigadores de todo el mundo. La idea es que sirvan de base para desarrollar nuevos modelos de análisis e incluso puedan mejorar este.

OpenBind es un consorcio fundado conjuntamente por científicos de la Universidad de Oxford y equipos del parque tecnológico Diamond Light Source. Es el primer programa dedicado a la producción de bases de datos que puedan usarse para el desarrollo de medicamentos a escala industrial. En él colaboran otras instituciones académicas estadounidenses como la Universidad de Columbia (Nueva York), el Centro de Oncología Sloan Kettering (Houston), la Fundación Abierta de Software Molecular (California) y la Universidad de Washington, además de diversas compañías privadas.

«No hubiéramos podido avanzar tan rápido de no ser por la contribución de los miembros del consorcio; ahora pondremos en práctica lo que hemos aprendido para seguir adelante con una operación a largo plazo que une la producción de datos generados por IA con proyectos activos de descubrimiento de nuevas terapias», ha dicho Frank von Delft, profesor de biología estructural en el departamento Nuffield de Oxford.

Se puede acceder aquí a los datos de OpenBind.