En la actualidad, el uso de la inteligencia artificial para participar en el descubrimiento y diseño de nuevos fármacos se ha convertido en una vía candente para la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos. Una vez, el Instituto de Tecnología de Massachusetts utilizó tecnología de inteligencia artificial para descubrir con éxito un nuevo antibiótico: Halicin (Halicin). El antibiótico exhibió el efecto antimicrobiano más fuerte de la historia y, mediante el aprendizaje y el análisis autónomos del modelo de inteligencia artificial, detectó con éxito moléculas con una excelente inhibición del crecimiento bacteriano. A través del aprendizaje profundo de 2,000 moléculas espirituales conocidas, el modelo de IA no solo descubrió nuevas características de los antibióticos, sino que también detectó con precisión un antibiótico altamente eficaz en una biblioteca de productos ultragrande.
▲ En comparación con otros fármacos antimicrobianos, ¿cuáles son las características de los nuevos fármacos descubiertos por la IA?
El antibiótico halisina tiene un potente efecto bactericida sobre las bacterias que han desarrollado resistencia en el mercado y no induce nuevas resistencias. En comparación con los métodos de verificación tradicionales, la velocidad de detección que utiliza modelos de IA es extremadamente rápida, lo que reduce en gran medida el costo. Curiosamente, Halisin exhibió características previamente incomprendidas por los científicos humanos, un descubrimiento que arroja nueva luz sobre el campo de la investigación de antibióticos. Sin embargo, aún se desconoce la naturaleza de esta característica y no se puede encontrar una respuesta clara ni siquiera en el entrenamiento de modelos de IA. Los resultados de esta investigación muestran que la aplicación de la inteligencia artificial en el campo del descubrimiento de fármacos ha superado las limitaciones de los métodos humanos tradicionales.
La inteligencia artificial ha llevado a un proceso de descubrimiento de fármacos más eficiente, rentable e innovador en el descubrimiento de fármacos. Esta trascendencia se refleja principalmente en la velocidad del desarrollo, la rentabilidad y una nueva comprensión de las propiedades de los fármacos. Por ejemplo, los modelos de IA pueden detectar candidatos a fármacos potenciales de forma más rápida y eficiente, acortando significativamente el plazo para el descubrimiento de fármacos en comparación con los métodos tradicionales de validación experimental. Aprovechar los modelos de IA para la detección de fármacos reduce significativamente el costo de I+D y es más rentable que los métodos tradicionales. Los modelos de IA han demostrado la capacidad de revelar características de fármacos previamente incomprendidas que pueden ser difíciles de detectar con los métodos de investigación tradicionales, proporcionando así direcciones más innovadoras para el desarrollo de nuevos fármacos.
▲ ¿Por qué se llama Halicin, un nombre extraño?
El nombre original de Halicin en realidad tiene un solo código, llamado SU-3327, que en realidad es solo un fármaco experimental o un prototipo del fármaco. Inicialmente se estudió para el tratamiento de la diabetes, pero debido a los malos resultados de las pruebas, el desarrollo de aplicaciones del compuesto se suspendió durante mucho tiempo y solo se utiliza como fármaco experimental. Posteriormente, los modelos de inteligencia artificial (IA) descubrieron que la halisina tiene propiedades antibióticas contra una variedad de bacterias. Y de ahí recibió su nombre oficialmente. Su nombre, "Halicin", es una referencia a Hal, un sistema ficticio de inteligencia artificial de 2001: Una odisea en el espacio.
"2001: Una odisea en el espacio" es una película clásica de ciencia ficción, juega un papel fundamental en la historia de las películas de ciencia ficción y se considera uno de los hitos de las películas de ciencia ficción. Conocida por sus imágenes, música y narración innovadoras, la película pone el listón muy alto para futuras películas de ciencia ficción. Presenta un universo lleno de misterio y maravillas, permitiendo al público pensar profundamente sobre el futuro de la humanidad y el desarrollo de la ciencia y la tecnología. Se ha convertido en parte de la cultura mundial de la ciencia ficción y ha tenido un profundo impacto en las futuras películas y programas de televisión de ciencia ficción.
▲¿Cuáles son sus efectos específicos y sus perspectivas?
Cuando se descubrió la halisina por primera vez, los investigadores utilizaron métodos informáticos de aprendizaje profundo para determinar que la halisina podría ser un antibiótico de amplio espectro. Esta posibilidad fue confirmada mediante pruebas de cultivos celulares in vitro y experimentos in vivo en ratones, que mostraron actividad contra varias cepas resistentes a los medicamentos, incluidas Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii y Mycobacterium tuberculosis. Su mecanismo de acción implica el secuestro de hierro dentro de las células bacterianas, interfiriendo así con su capacidad para regular el equilibrio del pH en las membranas celulares. La investigación preliminar sugiere que la halisina puede matar bacterias al alterar su capacidad para mantener un gradiente electroquímico en las membranas celulares. Este mecanismo de acción es diferente al de la mayoría de los antibióticos y puede dificultar que las bacterias desarrollen resistencia. En general, la halisina ha demostrado potencial como antibiótico, especialmente para algunas bacterias que han desarrollado resistencia a los medicamentos convencionales.
Sin embargo, este nuevo medicamento se informó por primera vez en 2019, pero todavía no hay noticias de un nuevo medicamento ni de actualizaciones, lo que puede haber encontrado dificultades en la investigación y el desarrollo posteriores de nuevos medicamentos. Hay dos razones para la sospecha inicial: primero, los resultados insatisfactorios de los ensayos clínicos en el desarrollo de nuevos fármacos pueden deberse a que los ensayos iniciales no lograron demostrar plenamente la eficacia o seguridad del fármaco. En este caso, es posible que el equipo de I+D deba reevaluar la idoneidad del fármaco y tomar medidas para modificarlo u optimizarlo. Por otro lado, las cuestiones de seguridad y toxicidad también son una consideración importante, y los nuevos medicamentos deben pasar evaluaciones rigurosas de toxicidad y seguridad antes de su lanzamiento. Si se identifican problemas de seguridad adversos o toxicidades durante el proceso de desarrollo, es posible que se requieran estudios y modificaciones adicionales para garantizar la seguridad del medicamento para los pacientes.
▲ Resumen
En resumen, las máquinas tienen un gran potencial en el descubrimiento de fármacos, especialmente cuando se trata de información compleja. Mediante el aprendizaje profundo, las máquinas pueden encontrar patrones rápidamente y acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos. En segundo lugar, la colaboración es clave. Un súper equipo de expertos en informática, biología y farmacia es la clave para utilizar con éxito la IA para desarrollar nuevos medicamentos. Esta colaboración supera los desafíos tradicionales de I+D y mejora la eficiencia. El éxito de la máquina también nos dice que los datos son cruciales. Los macrodatos y el aprendizaje profundo nos permiten tener una comprensión más precisa de los efectos de los medicamentos y diseñarlos de una manera más específica. En general, la IA hace que el desarrollo de nuevos fármacos sea más eficiente y aporta nuevas posibilidades al campo médico. Con la incorporación de una inteligencia artificial más potente, el futuro del descubrimiento de fármacos robóticos está a punto de convertirse en realidad.