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Brotes de enfermedades como el coronavirus a menudo se desarrollan demasiado rápido para que los científicos encuentren una cura. Pero en el futuro, la inteligencia artificial podría ayudar a los investigadores a hacer un mejor trabajo.

Si bien probablemente sea demasiado tarde para que la incipiente [tecnología desempeñe un papel importante en la epidemia actual, hay Espero los próximos brotes. La inteligencia artificial es buena para analizar montones de datos para encontrar conexiones que faciliten la determinación de qué tipos de tratamientos podrían funcionar o qué experimentos realizar a continuación. cuando solo obtiene escasos fragmentos de información sobre una enfermedad recientemente emergente como Covid-19, que surgió a fines del año pasado en China y enfermó a más de 75,000 personas en aproximadamente dos meses.

El hecho de que los investigadores lograron producir el gen La secuenciación del nuevo virus a las pocas semanas de los primeros casos reportados es prometedora, ya que muestra que hay muchos más datos inmediatos disponibles ahora cuando ocurren brotes.

Andrew Hopkins, director ejecutivo de la startup Exscientia Ltd., con sede en Oxford, Inglaterra, se encuentra entre aquellos que trabajan para ayudar a entrenar inteligencia artificial para el descubrimiento de drogas. Él cree que los nuevos tratamientos podrían pasar de la concepción a las pruebas clínicas en tan solo 18 a 24 meses en la próxima década, gracias a la IA.

Exscientia diseñó un nuevo compuesto para tratar el trastorno obsesivo compulsivo que está listo para ser probado en el laboratorio. después de menos de un año en la fase de investigación inicial. Según la compañía, eso es aproximadamente cinco veces más rápido que el promedio.

Healx, con sede en Cambridge, tiene un enfoque similar, pero utiliza el aprendizaje automático para encontrar nuevos usos para los medicamentos existentes. Ambas compañías alimentan sus algoritmos con información, obtenida de fuentes como revistas, bases de datos biomédicas y ensayos clínicos, para ayudar a sugerir nuevos tratamientos para las enfermedades.

Supervisión humana
Cada una de las dos compañías usa un equipo de investigadores humanos trabajarán junto con la IA para ayudar a guiar el proceso. En el enfoque de Exscientia, denominado Centaur Chemist, los diseñadores de medicamentos ayudan a enseñar las estrategias de algoritmos para la búsqueda de compuestos. Healx pone las predicciones de la IA a los investigadores que analizan los resultados y deciden qué perseguir.

Neil Thompson, director científico de Healx, dijo que la técnica podría desplegarse contra un brote como el coronavirus siempre que tuviera suficientes datos sobre el nuevo enfermedad. Healx no está trabajando para abordar el coronavirus o ajustar su tecnología para detectar brotes, pero no sería una exageración.

“Estamos bastante cerca”, dijo Thompson en una entrevista. “No necesitaríamos cambiar mucho sobre los algoritmos de IA que utilizamos. Analizamos la correspondencia entre las propiedades de los medicamentos y las características de las enfermedades ”.

Los algoritmos de inteligencia artificial ya están comenzando a producir medicamentos para las enfermedades que conocemos. Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts dijeron el jueves que habían usado el método para identificar un nuevo compuesto antibiótico poderoso que podría matar una serie de bacterias problemáticas, incluso algunas que actualmente son resistentes a otros tratamientos. Una trampa para todas estas tecnologías son las pruebas clínicas. Incluso los medicamentos que ya son seguros para curar una dolencia deben analizarse nuevamente antes de recetarlos para otra. El proceso de demostrar que son seguros y efectivos en un gran número de personas puede llevar años antes de acudir a los reguladores para su revisión.

Para ser efectivos, los desarrolladores de medicamentos basados ​​en IA tendrían que planificar con anticipación, seleccionando un genoma de virus es probable que cause problemas en el futuro y que se enfoque en ellos cuando haya pocos incentivos para hacerlo.

Otro obstáculo es encontrar personal calificado.

“Es difícil encontrar personas que puedan operar en la intersección de la IA y la biología, y es difícil para las grandes empresas tomar decisiones rápidas sobre tecnología como esta”, dijo Irina Haivas, socia de la firma de capital de riesgo Atomico y ex cirujana. quien se sienta en el tablero de Healx. “No es suficiente ser un ingeniero de IA, tienes que entender y entrar en las aplicaciones de la biología”.

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