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Puede que la inteligencia artificial generativa esté viviendo su momento estelar, pero la tecnología existía mucho antes de ChatGPT y DALL-E. Comenzó en 2014 con un artículo de Ian Goodfellow y otros investigadores titulado “Redes generativas adversariales“(GAN). Goodfellow es un informático que trabajó para Google Brain y Apple y actualmente trabaja en DeepMind. En la actualidad, su artículo ha sido citado más de 55.000 veces y es la base de varias herramientas de IA.
Hace casi una década, Goodfellow descubrió un gran avance: utilizando la tecnología para extraer grandes cantidades de datos, las herramientas de IA pueden generar datos “sintéticos” en las condiciones adecuadas. Con el tiempo, y gracias a un entrenamiento y una retroalimentación constantes, el sistema aprende a proporcionar datos sintéticos muy próximos al resultado deseado. Hoy en día, estos datos sintéticos pueden incluir código de contratos inteligentes, algoritmos de detección de fraude y, por supuesto, avatares hiperrealistas con tu cara en el metaverso.
La IA generativa no solo resuelve retos como la codificación y la gestión de riesgos, sino que también impulsa potentes innovaciones biotecnológicas. A pesar de los avances en la fabricación y el descubrimiento, todavía se tarda entre 10 y 15 años y cuesta millones de dólares llevar un medicamento del descubrimiento al mercado. Y en lugar de disminuir con los avances tecnológicos, el coste de sacar un medicamento al mercado no hace más que aumentar.
La IA puede optimizar la velocidad y la eficiencia en el descubrimiento de fármacos agilizando nuevas dianas, diseñando nuevos fármacos e incluso determinando la probabilidad de éxito de los ensayos clínicos.
La IA generativa entra en el mundo de la química
En 2016, el Dr. Alex Zhavoronkov, fundador del unicornio de descubrimiento de fármacos Insilico Medicine, causó sensación en el mundo de la química al presentar la tecnología de IA generativa en conferencias desde Londres hasta San Francisco. Los hallazgos de su investigación parecían descabellados para algunos, pero transformadores para otros: las RNA, combinadas con el aprendizaje por refuerzo, podrían generar nuevas moléculas para el tratamiento de enfermedades.
Hace siete años, muchos seguían considerando la IA un concepto futurista de ciencia ficción. Zhavoronkov aportó ejemplos de la capacidad de la tecnología para crear algo nuevo y hacer cambiar de opinión a la gente. Añadió pétalos a flores fotografiadas y generó rostros únicos para explicar cómo la IA puede crear nuevas moléculas. Los químicos se mostraron escépticos, pero Zhavoronkov no se dejó intimidar. La IA iba a transformar nuestras experiencias sanitarias; sólo necesitaba tiempo.
Con el tiempo, Insilico demostró que su IA podía encontrar nuevas dianas para enfermedades. Utilizando la tecnología de IA generativa para producir y evaluar candidatos y dianas farmacológicas, su plataforma diseñó nuevas moléculas que podían sintetizarse, probarse y convertirse en posibles tratamientos.
WuXi AppTec se unió a Insilico para desarrollar sus primeras moléculas producidas por IA generativa y posteriormente invirtió en la empresa para acelerar su desarrollo. Sus primeros objetivos farmacológicos pueden sorprenderle: tratamientos para enfermedades raras. Como estas enfermedades son tan poco comunes, los científicos saben muy poco sobre su estructura química. La IA rellenó los huecos para diseñar posibles candidatos cuando no se disponía de ninguna estructura.
Se centraron en la isoforma JAK3, una secuencia de ADN relacionada con la artritis reumatoide y la psoriasis. El sistema generó 300.000 moléculas y redujo la selección a 100 dianas prometedoras. Los humanos se unieron al proceso aquí, y los químicos médicos eligieron al mejor candidato para su posterior desarrollo. Los resultados se publicaron en 2018 en Molecular Pharmaceutics con una promesa clara: la IA generativa estaba aquí para trastornar el espacio del descubrimiento de fármacos.
Cuándo llegará la IA a nuestras farmacias?
Insilico consiguió patentes sobre su tecnología de IA, pero también recibió patentes por su trabajo sobre biomarcadores biológicos del envejecimiento. La empresa aspira a aprovechar la IA para descubrir potentes tratamientos antienvejecimiento. Aunque aún faltan varios años para que lleguen a las estanterías de nuestros botiquines, Insilico también está estudiando de cerca cómo envejecemos, incluida la medición de nuestra edad biológica. Los relojes de envejecimiento ofrecen a los investigadores información valiosa sobre los procesos individuales de envejecimiento.
En 2020, el trabajo de química generativa de Insilico Medicine se lanzó como Chemistry42. La plataforma utiliza el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo para generar estructuras químicas para tratar objetivos médicos predefinidos. Chemistry42 identificó una molécula completamente nueva y potencialmente primera en su clase, PandaOmics, para tratar la fibrosis. El equipo de Insilico diseñó y sintetizó 80 moléculas, una de las cuales resultó muy prometedora para el tratamiento de la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), una enfermedad pulmonar progresiva, rara y devastadora.
La empresa había abierto nuevos caminos uniendo el aprendizaje profundo y la química. Las principales empresas farmacéuticas también se dieron cuenta, y Pfizer, Arvinas, Fosun Pharma y Sanofi establecieron asociaciones con Insilico.
En febrero de 2022, Insilico cruzó otro umbral al llevar su medicamento para la FPI a la Fase 1 de ensayos clínicos en menos de 30 meses. En enero de 2023, esos ensayos de fase 1 anunciaron resultados de primera línea positivos, y en febrero de 2023, el medicamento para la FPI recibió la designación de medicamento huérfano por parte de la FDA. Ha llegado el momento de los ensayos clínicos de fase 2, en los que pacientes reales con FPI entrarán en ensayos clínicos y probarán la opción de tratamiento que podría cambiarles la vida.
¿Próximo paso para los fármacos generados por IA? COVID-19. El tratamiento oral de Insilico, ISM3312, entrará pronto en ensayos clínicos en China. El fármaco ofrece protección contra las mutaciones y los malos resultados de los pacientes de COVID. El mundo necesita desesperadamente soluciones rápidas para las enfermedades emergentes.
La IA generativa trasciende las imágenes creativas y la codificación en profundidad. Cambiará la forma en que los médicos tratan las enfermedades y salvará innumerables vidas. También hay mucho espacio para blockchain: los científicos especializados en el descubrimiento de fármacos pueden utilizar DLT para intercambiar datos de investigación clínica de forma segura.
¿Mi consejo para la comunidad cripto? Únanse al movimiento. Su determinación trajo cripto, blockchain y stablecoins a la corriente principal. Puedes imaginar un futuro que otras personas no pueden, y el campo de la longevidad necesita tu perspectiva única para ayudar a llevar esta próxima generación de tecnología a la vanguardia. Prueba herramientas de IA en tu lugar de trabajo, lee sobre tokens de IA y sigue las noticias médicas para descubrir futuros descubrimientos. Vivimos en un momento único para el progreso tecnológico, y es nuestra responsabilidad apoyar sus resultados que cambian vidas. Fusionar la tecnología punta con la investigación y el descubrimiento tradicionales es lo que hará que todos estos inventos que cambian vidas lleguen a más personas.
Source: COIN TELEGRAPH
