En AItenea Biotechhemos participado, junto a varios centros del CSIC y la Universidad Pontificia Comillas, en el desarrollo de un innovador protocolo de diseño molecular basado en inteligencia artificial. Esta tecnología nos ha permitido crear, desde cero, una nueva molécula con propiedades prometedoras para el tratamiento de enfermedades como el alzhéimer y ciertos tipos de cáncer.
¿El objetivo? Inhibir una proteína clave
La investigación se ha centrado en la proteína DYRK1A, que está relacionada con patologías como el alzhéimer, el síndrome de Down y algunos tipos de tumores. Inhibir su actividad podría ayudar a frenar procesos como la acumulación de proteínas tau hiperfosforiladas, un marcador típico de la neurodegeneración.
Gracias a una combinación de técnicas tradicionales y modelos avanzados de IA, hemos logrado diseñar una molécula con una elevada capacidad de inhibición de esta proteína, además de propiedades antioxidantes, antiinflamatorias y una excelente permeabilidad al cerebro, lo cual es fundamental para su potencial uso como tratamiento.
Inteligencia artificial al servicio del diseño de fármacos
La clave del avance reside en un modelo computacional generativo que permite crear miles de posibles moléculas terapéuticas, incluso cuando se dispone de pocos datos experimentales. Este enfoque utiliza representaciones moleculares en forma de grafos y motivos estructurales complejos, lo que permite una predicción más precisa de su actividad biológica.
Además, incorporamos modelos QSAR potenciados por inteligencia artificial, que nos ayudan a predecir con mayor fiabilidad tanto la eficacia de las moléculas como su toxicidad. Esto reduce considerablemente el tiempo necesario para identificar buenos candidatos, comparado con los métodos tradicionales.
Hacia una nueva generación de tratamientos
Los compuestos más prometedores ya han sido sintetizados y validados mediante ensayos enzimáticos y celulares. El siguiente paso será optimizar estas moléculas y evaluarlas en modelos preclínicos.
En paralelo, seguimos perfeccionando nuestro enfoque, integrando directamente los modelos generativos con los predictivos, y explorando nuevas técnicas como el aprendizaje por refuerzo , que podría afinar aún más el proceso de diseño molecular.
Este avance no solo abre nuevas vías para abordar enfermedades neurodegenerativas y oncológicas, sino que también sienta las bases para aplicar este protocolo en múltiples áreas terapéuticas. Un paso más hacia una medicina personalizada, más rápida y eficaz, gracias al poder de la inteligencia artificial.
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Almudena García
