El vasto espacio estructural de todas las posibles moléculas similares a fármacos presenta un desafío monumental en el descubrimiento de fármacos.
Se estima que la cantidad de moléculas distintas que es factible sintetizar y que son potencialmente capaces de ser fármacos, está entre 10 elevado a 23, y 10 elevado a 60), y solo se ha conseguido sintetizar alrededor de 100 millones de sustancias (10 elevado a 8).
Este universo químico sin explorar podría contener las claves para futuros tratamientos revolucionarios contra enfermedades relacionadas con el envejecimiento que actualmente son incurables, e incluso contra el propio envejecimiento.
Sin embargo, el tamaño y la complejidad de este espacio desconocido de diversidad química requieren herramientas revolucionarias para la selección de moléculas que sea posible sintetizar y que puedan ser convertidas en futuros fármacos.
La necesidad de nuevos enfoques computacionales es evidente.
Una nueva investigación demuestra que los servicios de computación cuántica disponibles comercialmente pueden acelerar el descubrimiento de nuevas estructuras químicas que no existen en la naturaleza pero que son sintéticamente factibles y poseen propiedades farmacológicas con las que sería posible tratar enfermedades complejas y hasta el envejecimiento.
Gero, una empresa de biotecnología con sede en Singapur y orientada a luchar contra el envejecimiento y potenciar la longevidad, ha demostrado la viabilidad de aplicar la computación cuántica al diseño de fármacos y a la química generativa.
En la nueva investigación se ha demostrado cómo un modelo de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) sobre un soporte híbrido (cuántico-clásico) se puede usar para interactuar entre dispositivos computacionales clásicos y cuánticos con el objetivo de generar estructuras químicas novedosas para posibles nuevos fármacos.
La investigación sigue la estela de los avances recientes de Gero, que provocaron un intenso debate entre los expertos en longevidad en la comunidad científica cuando se publicó un artículo que afirmaba que los humanos podremos detener (aunque no revertir completamente) nuestro envejecimiento.
A principios de este año, Gero anunció un acuerdo con la empresa farmacológica Pfizer, mediante el cual la plataforma de tecnología de aprendizaje automático de Gero se está empleando para descubrir posibles puntos débiles de enfermedades que permitan vencerlas al actuar sobre ellos.
Esta búsqueda se realiza empleando datos humanos a gran escala.
En esta nueva línea de investigación, el equipo exploró si un sistema de inteligencia artificial con soporte híbrido (una red neuronal profunda con hardware clásico que funciona junto con hardware cuántico disponible comercialmente) podría sugerir estructuras químicas únicas que sean sintéticamente factibles y posean propiedades farmacológicas potencialmente útiles.
Y la conclusión es que sí.
Fuente: Nature
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