No dañar, obedecer y proteger: la revolución asimoviana en la química farmacéutica pt. 2

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

¿Cómo logran las máquinas descifrar el lenguaje de las moléculas y crear nuevos compuestos sin una comprensión profunda de la química? 

La respuesta radica en su capacidad para analizar y procesar grandes cantidades de datos relacionados con propiedades químicas y farmacológicas. Aunque las máquinas no poseen un conocimiento químico-farmacéutico tradicional, pueden ser entrenadas para identificar patrones y relaciones en los datos. Las moléculas se pueden describir de diversas maneras, desde fórmulas estructurales bidimensionales hasta modelos tridimensionales más complejos. Además, las moléculas se pueden caracterizar a través de propiedades como la solubilidad, la reactividad molecular, la eficacia terapéutica, o los datos espectrales de técnicas como la resonancia magnética nuclear (RMN) o la espectrometría de masas (EM), que son herramientas que ayudan a conocer la composición y estructura de las moléculas.

Estas propiedades moleculares son fundamentales para entender el comportamiento molecular. Sin embargo, para aprovechar estas descripciones en la IA, se deben convertir a un formato numérico que una computadora pueda procesar. Esto requiere una comunicación efectiva entre los sistemas de cómputo y las descripciones moleculares. La conversión de las propiedades moleculares en formatos numéricos permite que los algoritmos de IA puedan analizar y aprender de estos datos, lo que puede llevar a los descubrimientos y aplicaciones innovadoras.

¿Cómo están revolucionando los agentes inteligentes la investigación científica?

Los agentes inteligentes están revolucionando la química farmacéutica al demostrar su capacidad para automatizar tareas rutinarias y acelerar la innovación farmacéutica. Estos agentes pueden desarrollar flujos de trabajo específicos para cada solicitud y ejecutar un plan para lograr una tarea específica.

A continuación, te presentaremos algunos ejemplos destacados en el área farmacéutica.

La capacidad de Coscientist impulsado por GPT-4 (Es un asistente de IA), este sistema diseña, planifica y realiza experimentos complejos de manera autónoma, logrando resultados excelentes en la planificación y síntesis de fármacos como el acetaminofén, la aspirina, la nitroanilina y la fenolftaleína. Este avance abre posibilidades de crear moléculas análogas que mejoren la eficiencia terapéutica y reduzcan los efectos secundarios de los fármacos, lo que podría tener un impacto significativo en la salud pública.

ProtAgent es un sistema innovador multiagente que simula roles humanos, como gerentes de proyecto, ingenieros de datos y expertos en áreas específicas. En un estudio reciente, el sistema fue evaluado con 457 preguntas relacionadas con datos genéticos. Se ha destacado la capacidad de ProtAgent es su respuesta a la pregunta sobre los genes asociados con el cáncer de páncreas en relación con los niveles de vitamina D. El sistema identificó con precisión más de 20 genes relevantes, con una exactitud del 80%. Este logro abre nuevas oportunidades a la investigación genética para la exploración y diseño de nuevas dianas farmacológicas innovadoras en el tratamiento del cáncer.

CALMS es un sistema de asistencia avanzada diseñado para optimizar la eficiencia del laboratorio. Su función principal es mejorar el funcionamiento de los instrumentos y la gestión de experimentos complejos, permitiendo a los científicos interactuar en tiempo real durante los experimentos. CALMS emplea algoritmos sofisticados que facilitan la automatización de tareas y la realización de acciones precisas utilizando equipos de laboratorio. Una vez configuradas las instrucciones, CALMS puede ejecutar experimentos de manera autónoma. Los beneficios de CALMS incluyen mejora de la usabilidad de los instrumentos, Aceleración de los experimentos, Asistencia en el lugar para configuraciones experimentales complejas, y experimentos completamente automatizados.

Es evidente que la investigación farmacéutica está al borde de una revolución. Los agentes están demostrando su capacidad para automatizar tareas rutinarias, facilitar la aplicación de técnicas avanzadas y acelerar los descubrimientos. Pero esta revolución también plantea desafíos. La supervisión meticulosa y el desarrollo responsable son esenciales para asegurarnos de que los agentes se utilicen de manera segura y ética.

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