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Alphabet lanza empresa para crear fármacos usando AI

La nueva división de la casa matriz de Google nació del laboratorio de investigación DeepMind

Imagen: Pixabay
05/11/2021 |11:30Redacción |
Redacción El Universal
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Una nueva empresa de utilizará métodos de inteligencia artificia l para el descubrimiento de fármacos, así lo anunció el jueves la empresa matriz de Google .

Dicha compañía se basará en el trabajo realizado por DeepMind , otra subsidiaria de Alphabet que ha realizado un trabajo innovador utilizando IA para predecir la estructura de las proteínas.

Isomorphic Laboratories

La nueva empresa, llamada , aprovechará ese éxito para crear herramientas que puedan ayudar a identificar nuevos productos farmacéuticos. El director ejecutivo de DeepMind , Demis Hassabis, también se desempeñará como director general de Isomorphic, pero las dos empresas permanecerán separadas y colaborarán ocasionalmente, dijo un portavoz .

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Durante años, los expertos han señalado a la Inteligencia Artificial como una forma de hacer que sea más rápido y económico encontrar nuevos medicamentos para tratar diversas afecciones.

La IA podría ayudar a escanear bases de datos de moléculas potenciales para encontrar algunas que se ajusten mejor a un objetivo biológico en particular, por ejemplo, o para ajustar los compuestos propuestos. Se han invertido cientos de millones de dólares en empresas que crean herramientas de inteligencia artificial en los últimos dos años.

Isomorphic intentará construir modelos que puedan predecir cómo los fármacos interactuarán con el cuerpo, dijo Hassabis a Stat News. Podría aprovechar el trabajo de DeepMind sobre la estructura de las proteínas para descubrir cómo varias proteínas podrían interactuar entre sí.

Es posible que la empresa no desarrolle sus propios medicamentos, sino que venda sus modelos. Se enfocará en desarrollar asociaciones con compañías farmacéuticas, dijo un portavoz en un comunicado al medio especializado The Verge.

Sin embargo, desarrollar y probar medicamentos podría ser un desafío mayor que descubrir la estructura de las proteínas. Por ejemplo, incluso si dos proteínas tienen estructuras que encajan físicamente, es difícil saber qué tan bien se pegarán.

Un candidato a fármaco que parece prometedor en función de cómo funciona a nivel químico tampoco siempre funciona cuando se administra a un animal o una persona. Más del 90 por ciento de los medicamentos que llegan a un ensayo clínico terminan sin funcionar, como señaló el químico y escritor Derek Lowe en Science este verano. La mayoría de los problemas no se deben a que haya algo mal a nivel molecular.

El trabajo realizado en DeepMind y el trabajo propuesto en Isomorphic podrían ayudar a superar algunos cuellos de botella de la investigación, pero no son una solución rápida para los innumerables desafíos del desarrollo de fármacos.

“El laborioso y agotador trabajo de realizar la evaluación bioquímica y biológica de, por ejemplo, las funciones de los fármacos” seguirá siendo, como dijo anteriormente a The Verge Helen Walden, profesora de biología estructural en la Universidad de Glasgow.

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