“Para 2040, esperamos ver una serie de nuevos medicamentos que han sido diseñados con IA llegando a los pacientes”.
por Freethink y Kristin Houser
Es 2040. Estás en el consultorio de tu médico y acabas de dar positivo por esa enfermedad que mató a tu tío. Hace solo 10 años, la noticia habría sido devastadora, pero en este futuro hipotético, su médico puede recetarle un tratamiento altamente efectivo, gracias a Google.
Es posible que Google no esté ampliamente asociado con la medicina hoy en día (dejando de lado las consultas dudosas con el “Dr. Google”), pero el gigante tecnológico acaba de presentar AlphaFold 3, una IA que podría iniciarnos en el camino hacia un futuro en el que tengamos medicamentos efectivos para innumerables afecciones que son intratables hoy en día.
Para saber cómo, demos un paso rápido hacia el pasado y veamos a dónde podrían llevarnos estas tendencias en el futuro.
Dónde hemos estado
A dónde vamos (tal vez)
En mayo de 2024, DeepMind, ahora llamado “Google DeepMind”, presentó AlphaFold 3, que es capaz de predecir la estructura de las proteínas y las moléculas no proteicas, como el ADN y el ARN, y cómo estas moléculas se unirán entre sí.
Todavía es demasiado pronto para decir cómo la nueva herramienta podría influir en lo que viene a continuación en la línea de tiempo, pero su capacidad para modelar rápidamente una variedad de moléculas y sus interacciones podría acelerar la fase preclínica del desarrollo de fármacos, que actualmente tarda unos 6 años en completarse. Incluso podría mejorar la tasa de éxito de los medicamentos que llegan a los ensayos clínicos: hoy en día, el 90% de ellos fracasan.
“Sin AlphaFold, un químico tendría que depender más de la cristalografía experimental o CryoEM para obtener una sola estructura, lo que puede llevar meses o incluso años, o usar una estructura existente con una molécula pequeña diferente como plantilla para el diseño, que no capturaría los cambios sutiles pero cruciales en la estructura con diferentes moléculas. Max Jaderberg, director de IA de Isomorphic Labs, una empresa de descubrimiento de fármacos surgida de DeepMind en 2021, dijo a Freethink.
“Ahora, con AlphaFold 3, entendemos más sobre cómo las proteínas implicadas en la enfermedad interactúan con otros elementos de la célula para diseñar moléculas de fármacos para modular su función”, continuó.
Isomorphic tampoco pierde el tiempo en poner en uso AlphaFold 3.
A principios de 2024, anunció que había firmado acuerdos multimillonarios para ayudar a dos importantes compañías farmacéuticas, Eli Lilly y Novartis, a descubrir tratamientos para múltiples enfermedades no reveladas. También está desarrollando sus propios medicamentos internamente, y aunque tampoco ha revelado esos objetivos, Jaderberg le dijo a Freethink que la compañía se centra en oncología e inmunología.
Sin embargo, AlphaFold 3 podría no tener un impacto tan grande en el descubrimiento de fármacos como podría, debido a cómo Google DeepMind está restringiendo su uso: si bien la compañía lanzó el código fuente de AlphaFold 2, lo que permite a otros usar la herramienta para su propia investigación, incluso si era comercial, inicialmente no abrió el código de AlphaFold 3.
En cambio, puso la IA a disposición de los investigadores a través del servidor AlphaFold, que prohíbe el uso comercial y limita con qué moléculas pueden experimentar los usuarios y cuántas predicciones pueden hacer por día.
Desde un punto de vista financiero, esta decisión tiene sentido.
AlphaFold 2 se lanzó antes del anuncio de Isomorphic Labs, y si el objetivo de Google DeepMind es comenzar a ganar dinero a través del descubrimiento de fármacos, regalar la última versión de la tecnología sobre la que se basa su empresa comercial probablemente no sería la mejor idea.
“Tenemos que lograr un equilibrio entre asegurarnos de que este [AlphaFold 3] sea accesible y tenga el impacto en la comunidad científica, así como no comprometer la capacidad de Isomorphic para perseguir el descubrimiento comercial de fármacos”, dijo Pushmeet Kohli, jefe de ciencia de IA de Google DeepMind, a Nature el 8 de mayo.
Sin embargo, la comunidad científica no estaba contenta de que se retuviera el código: poco después de la publicación de un artículo sobre AlphaFold 3 en la revista Nature, varios investigadores compartieron una carta abierta condenando la decisión.
La carta obtuvo cientos de firmas, y el 13 de mayo, Jaderberg tuiteó que Google DeepMind estaba trabajando para liberar el código AlphaFold 3 dentro de seis meses para uso académico.
Sin embargo, para entonces, los investigadores ya podrían tener acceso a la herramienta para cualquier tipo de uso: según Sergey Ovchinnikov, biólogo evolutivo del MIT, Google DeepMind incluyó suficientes detalles en su artículo de Nature para que otros puedan recrear el sistema.
“Esperaría soluciones de código abierto antes de fin de año”, dijo Ovchinnikov a Nature.
En última instancia, la comunidad científica podría estar siempre un poco detrás de Isomorphic a partir de ahora, en términos de acceso a la última versión de AlphaFold. Sin embargo, eso no importará si las predicciones de la IA no se sostienen cuando se prueban en células reales, compuestos reales y, lo que es más importante, en ensayos clínicos, que actualmente tardan entre 5 y 6 años en promedio (aunque la IA también podría acelerarlos).
Eso significa que probablemente no sabremos durante varios años si AlphaFold 3 es una mejora de los enfoques tradicionales para el descubrimiento de fármacos, pero si lo es, podríamos estar presenciando el nacimiento de una nueva era en la medicina, una en la que realmente tenemos que agradecer a Google por mantenernos saludables.
“Para 2040, esperamos ver una serie de nuevos medicamentos que han sido diseñados con IA llegando a los pacientes”, dijo Jaderberg. “AlphaFold 3 es un trampolín fundamental hacia ese objetivo”.
Fuente: https://www.freethink.com/