El moderno Prometeo: la inteligencia artificial en el desarrollo de fármacos (parte III)

Por: Carlos Naranjo Castañeda y Eusebio Juaristi, Departamento de Química del Cinvestav.

En la época del Dr. Frankenstein, el desarrollo tecnológico era más artesanal dado la escasa información científica disponible. En contraste, los métodos en síntesis química actuales son más racionales y menos empíricos. Se basan en la comprensión de la reactividad molecular y aprovechan la disponibilidad de enormes cantidades de información, así como en los grandes avances instrumentales que facilitan la planificación de la síntesis de los fármacos de interés asistida por IA.

Las nuevas técnicas de síntesis asistida por IA, tienen como objetivo minimizar las manipulaciones experimentales realizadas por humanos y lograr la máxima fiabilidad y eficiencia en los experimentos requeridos para llevar a cabo la síntesis química correspondiente. Además, la síntesis química asistida por IA ofrece otros beneficios, como son el ahorro de recursos, el aumento de los rendimientos en las reacciones químicas. (El rendimiento químico, representa el porcentaje de la cantidad de producto químico que se obtiene en una reacción química), así como el potencial para desarrollar rutas de síntesis automatizadas.

Nos hemos referido a la hipotética creación del Dr. Víctor Frankenstein de un ser viviente a partir de cadáveres, uniendo los restos humanos con técnicas quirúrgicas y eléctricas. Por su cuenta, la IA puede asistir a los investigadores en la creación de rutas de síntesis para obtener fármacos nuevos, (¡aunque no precisamente a partir de cuerpos en descomposición!). Así pues, para el diseño de fármacos asistido por IA se aprovecha información que se ha colectado a lo largo del tiempo en las bases de datos. En efecto, La información disponible comprende una colección impresionante, y está vinculada con las reacciones químicas que conducen a su preparación, las propiedades de reactividad de las sustancias, las condiciones experimentales y los rendimientos de la reacción, entre otros datos relevantes.

Un sistema de diseño de fármacos mediante IA típico consta de cuatro módulos: (1) La base de datos de plantillas de reacción, que almacena reacciones químicas conocidas (la base de datos se desarrolla mediante entradas manuales y depuraciones automáticas de diferentes bases de datos ya sea comerciales o de acceso libre), de modo que sea más factible elaborar una ruta de síntesis óptima. (2) El módulo de retrosíntesis (¿retrowhat? suena complicado, ¿no? Te explicamos, la retrosíntesis consiste en investigar cómo se puede formar una molécula nueva, y a partir de qué otras moléculas. En este sentido, una habilidad que quizás no tiene el “monstruo”, pero sí las computadoras es que pueden aprender “en retrospectiva”. Imaginemos que el “monstruo” y la computadora tienen ante sí un rompecabezas ya armado, la tarea es que ahora tienen que desarmarlo para entender cómo se armó en un principio). Para realizar un análisis de retrosíntesis, se requiere de un programa que compare la estructura de una sustancia química objetivo con las reacciones químicas reportadas al paso de los años y que han sido registradas en las bases de datos. (3) El módulo de guía que busca predecir las mejores rutas de síntesis química mediante discriminación y correlaciones matemáticas, evaluando sustancias precursoras potenciales, así como la viabilidad de varias vías sintéticas. Por último, (4) el módulo de acceso a las bases de datos de compuestos disponibles comercialmente, para que se pueda verificar la disponibilidad y los costos de los materiales.

Aplicaciones de IA en el laboratorio

La creación de un sistema de aprendizaje robusto para la síntesis de moléculas es un objetivo ambicioso que ha estado presente en el horizonte de la química durante décadas. Sin embargo, con los avances recientes en la IA y la robótica, es posible que este objetivo se vuelva realidad en un futuro no muy lejano. Como en la novela, Víctor Frankenstein sabía que al igual que un ser vivo, un órgano fundamental en el ser vivo es el cerebro, ya que este le permitiría al monstruo moverse, aprender, adaptarse y por supuesto tomar decisiones propias.

¿Te imaginas que en un futuro puedan existir laboratorios completamente autónomos para diseñar y preparar cada uno de los fármacos que ayudan a curar enfermedades?

Efectivamente, nos encontramos en una época apasionante en la que la tecnología y la automatización están haciendo posible lo que antes parecía ficción. Muchos químicos e ingenieros químicos sueñan con la disponibilidad de una máquina inteligente que tenga la capacidad de sintetizar los fármacos de interés, sin la intervención humana. Aunque los recientes avances en la automatización han reducido el tiempo y el esfuerzo necesario para realizar operaciones químicas, el desarrollo de rutas sintéticas para la preparación de nuevos fármacos sigue siendo un proceso manual, que requiere una gran inversión de tiempo y talento. Sin embargo, se espera que las últimas innovaciones tecnológicas en automatización, robótica e informática, los avances actuales en la comprensión de la química, así como en la síntesis y caracterización de las sustancias químicas sean el catalizador (Un catalizador puede entenderse como un moderador o un coordinador, que ayuda a las moléculas a comunicarse y trabajar juntas de manera eficiente para lograr la reacción química, pero no significa que sea parte del producto final. Por lo tanto, no debe consumirse en la reacción.) que permita el desarrollo autónomo de la síntesis química de fármacos.

Dado que la investigación en laboratorios químicos siempre ha generado una gran cantidad de datos experimentales relacionados con propiedades químicas y físicas de las moléculas, reacciones, estructuras químicas y sus actividades biológicas, los laboratorios autónomos prometen acelerar drásticamente el proceso de descubrimiento al mejorar la experimentación y disminuir los errores de medición. Además, la aplicación de procedimientos estandarizados con apoyo robótico pretende mejorar la reproducibilidad de los experimentos, reducir costos, tiempos de síntesis y pruebas de análisis.

Una vez explicados los principales procedimientos en el desarrollo de fármacos mediante la IA, esperamos presentarte ejemplos ilustrativos en los siguientes números de Mercurio Volante que estamos seguros te van a sorprender.

En tanto, como puedes darte cuenta, la ilusión de crear vida artificial ya parece ser una realidad. En el contexto del descubrimiento y desarrollo de fármacos, la IA representa una herramienta de gran importancia para los investigadores en el desarrollo de nuevos fármacos que puedan salvar vidas. Sin embargo. Mary Shelley, a través de su novela El moderno Prometeo nos advierte que no debemos cegarnos ante todas las promesas que involucran la IA y la automatización, sino que debemos ser ahora más que nunca conscientes de las posibles consecuencias de nuestras creaciones y tomar medidas para asegurarnos de que sean utilizadas de manera responsable y ética. Y no al final se convierta en un nuevo “monstruo”, que sea un problema para la humanidad.

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