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

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

Imagina un futuro en el que los robots, como los que imaginó Isaac Asimov en sus historias de ciencia-ficción, puedan colaborar con científicos para descubrir nuevos medicamentos y tratamientos para las enfermedades. En el número anterior, publicado en Conexión Cinvestav, plasmamos las bases para la comprensión de tecnicismos relacionados con la inteligencia artificial (IA) y la química farmacéutica. Puedes consultarlo aquí

La IA ya está siendo utilizada en el área farmacéutica para analizar grandes cantidades de datos, simular experimentos y optimizar procesos. Pero ¿qué pasaría si pudiéramos crear robots que no solo puedan diseñar y sintetizar nuevos fármacos de manera autónoma, sino que también puedan aprender de la experiencia y mejorar continuamente su capacidad para encontrar soluciones innovadoras?

Para entender el potencial de la automatización de la IA en la búsqueda de fármacos, es fundamental revisar las leyes de la robótica de Asimov, diseñadas originalmente para los robots en la ficción, pero que dan lugar a implicaciones significativas para el desarrollo de máquinas y laboratorios autónomos en química farmacéutica.

En este contexto, las tres leyes de la robótica de Asimov adquieren un significado especial:

No dañar: Las máquinas y laboratorios autónomos deben ser diseñados con medidas de seguridad robustas para minimizar riesgos y garantizar la seguridad de los seres humanos y el medio ambiente en la búsqueda de fármacos.

Obedecer: Las máquinas y los laboratorios autónomos deben mejorar la eficiencia y la precisión en la búsqueda de fármacos al seguir instrucciones precisas, evitar errores y gozar de mejora continua.

Proteger: Las máquinas y laboratorios autónomos deben ser diseñados para proteger la integridad de los datos y la confidencialidad de la investigación, garantizando la seguridad y la privacidad en la búsqueda de fármacos.

Desde la antigüedad, la naturaleza ha sido una fuente de inspiración para la medicina. Las plantas, los animales y los microorganismos han proporcionado una variedad de moléculas con propiedades terapéuticas. Sin embargo, para los científicos el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos es complejo y desafiante.

La investigación farmacéutica está experimentando una transformación radical gracias a la integración de la IA. Esta tecnología nos permite explorar un vasto espacio químico (entiéndase como espacio químico como una gran biblioteca con todas las posibles moléculas que pueden existir), trascendiendo los límites de la naturaleza y prediciendo propiedades farmacológicas y rutas de síntesis con mayor precisión. La combinación de la IA con la percepción humana abre nuevas oportunidades en la investigación y puede revolucionar el desarrollo de moléculas promisorias con propiedades específicas y mínimos efectos adversos.

Isaac Asimov fue un visionario pionero en la exploración del potencial de la IA en sus novelas de ciencia-ficción. A través de sus historias, nos muestra la capacidad de estas máquinas para resolver problemas complejos y generar nuevos conocimientos. En este artículo, profundizaremos en los puntos críticos de la autonomía y aspectos éticos en el desarrollo de estos seres artificiales.

La autonomía en la investigación científica trasciende la simple automatización. Un agente autónomo es un sistema sofisticado que puede tomar decisiones informadas y actuar de manera independiente en respuesta a estímulos externos, demostrando una capacidad de adaptación y respuesta efectiva.

La autonomía de estos agentes se logra mediante la integración de cuatro módulos fundamentales que trabajan en conjunto para tomar decisiones:

Módulo de Memoria: almacena y recuerda información de interacciones y experimentos pasados, lo que informa decisiones y acciones futuras. Esta puede ser sensorial, a corto plazo y a largo plazo.

Módulo de Planificación y Razonamiento: permite al agente planificar y razonar de manera efectiva. La planificación implica identificar secuencias de acciones necesarias para alcanzar un objetivo específico, mientras que el razonamiento implica sacar conclusiones o tomar decisiones basadas en la información disponible y los pasos lógicos.

El Módulo de Creación de Perfiles es una herramienta poderosa para la organización de agentes autónomos. Se pueden crear perfiles personalizados que simulan características y asignen tareas específicas.

El Módulo de Percepción es el puente entre el mundo exterior y el agente autónomo. Su función es interpretar la información proveniente del entorno y transformarla en un formato que pueda ser procesado por el agente. Esto incluye la interpretación de información multimodal, como texto, imágenes y datos auditivos.