Científicos han utilizado inteligencia artificial (IA) para “predecir” fórmulas para nuevas drogas de diseño, con el objetivo declarado de ayudar a mejorar su regulación. La IA generó fórmulas para casi nueve millones de nuevos fármacos potenciales.
Investigadores de la University of British Columbia (UBC) utilizaron una red neuronal profunda para el trabajo, enseñándole a componer estructuras químicas de posibles nuevos medicamentos. Según su estudio, publicado esta semana, a la inteligencia informática le fue mejor en la tarea de lo que los científicos habían esperado.
El equipo de investigación utilizó una base de datos de drogas de diseño conocidas – sustancias psicoactivas sintéticas – para entrenar a la IA en sus estructuras. El mercado de drogas de diseño está en constante cambio, ya que sus fabricantes están constantemente ajustando sus fórmulas para eludir las restricciones y producir nuevas sustancias “legales”, mientras que descifrar su estructura lleva meses para las agencias de aplicación de la ley, dijeron los investigadores.
“La gran mayoría de estas drogas de diseño nunca se han probado en humanos y no están completamente reguladas. Son una gran preocupación de salud pública para los departamentos de emergencia de todo el mundo”, dijo uno de los investigadores, el estudiante de medicina de la UBC, el Dr. Michael Skinnider.
Después de su entrenamiento, la IA fue capaz de generar unos 8.9 millones de drogas de diseño potenciales. Posteriormente, los investigadores realizaron una hoja de datos de unos 196 nuevos medicamentos, que habían surgido en la vida real después de que el modelo fuera entrenado, y encontraron que más del 90% de estos ya habían sido predichos por la computadora.
“El hecho de que podamos predecir qué drogas de diseño es probable que surjan en el mercado antes de que realmente aparezcan es un poco como la película de ciencia ficción de 2002, Minority Report, donde el conocimiento previo sobre las actividades delictivas a punto de suceder ayudó a reducir significativamente la delincuencia en un mundo futuro”, dijo el autor principal, el Dr. David Wishart, profesor de ciencias de la computación en la University of Alberta.
La identificación de sustancias completamente desconocidas sigue siendo un problema para la IA, señaló el equipo de investigación, pero esperan que pueda ayudar con esa tarea, ya que la computadora también fue capaz de predecir qué fórmulas de drogas de diseño tenían más probabilidades de ser creadas y llegar al mercado. El modelo “clasificó la estructura química correcta de un medicamento de diseño no identificado entre los 10 mejores candidatos el 72 por ciento del tiempo”, mientras que el análisis de espectrometría, que es una medición fácil de obtener, aumentó la precisión a un 86%.
“Fue impactante para nosotros que el modelo funcionara tan bien, porque elucidar estructuras químicas enteras a partir de una medición de masa precisa generalmente se cree que es un problema irresoluble”, declaró Skinnider.
Fuente: RT
