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Expertos de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de diseñar nuevas moléculas farmacológicas desde cero, lo que tiene el potencial de acelerar drásticamente el diseño de candidatos a nuevos fármacos.

El sistema se llama Aprendizaje de refuerzo para la evolución estructural, ReLeaSE por sus siglas en inglés, y es un programa informático ejecutado por dos redes neuronales que pueden considerarse como un maestro y un alumno. El maestro conoce la sintaxis y las reglas lingüísticas detrás del vocabulario de las estructuras químicas para alrededor de 1,7 millones de moléculas biológicamente activas. Al trabajar con el maestro, el alumno aprende con el tiempo y se vuelve mejor proponiendo moléculas que pueden ser útiles como nuevas medicinas.

“Si comparamos este proceso con el aprendizaje de un idioma – explica Alexander Tropsha, líder del estudio – , el alumno aprende el alfabeto molecular y las reglas del lenguaje, esto le permite crear nuevas palabras o moléculas. Si la nueva molécula es realista y tiene el efecto deseado, el maestro la aprueba. De lo contrario, obliga al alumno a evitar las moléculas malas y crear buenas”.

“Hasta ahora, uno de los métodos más habituales para descubrir nuevos fármacos era la detección virtual – añade el coautor Olexandr Isayev. Un científico que utiliza la detección virtual es como un cliente pidiendo en un restaurante: lo que se puede pedir generalmente está limitado por el menú. Queremos ofrecerles a los científicos un supermercado y un chef personal que puedan crear cualquier plato que deseen”.

El equipo ha utilizado ReLeaSE para generar moléculas con las propiedades que especificaron, como la bioactividad, los perfiles de seguridad, el punto de fusión y la solubilidad en agua. También han diseñado nuevos compuestos con actividad inhibidora contra una enzima asociada con la leucemia.

“La capacidad del algoritmo para diseñar entidades químicas nuevas, y por lo tanto inmediatamente patentables, con actividades biológicas específicas y perfiles de seguridad óptimos debería ser muy atractiva para una industria que constantemente busca nuevos enfoques”,  concluye Tropsha.

 

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