El proyecto europeo LIGAND-AI surge con el objetivo de generar grandes conjuntos de datos abiertos y de alta calidad sobre interacciones proteína–ligando. Todo ello para utilizarlos para entrenar modelos de inteligencia artificial que puedan predecir qué moléculas son capaces de unirse a miles de proteínas humanas y, por tanto, tendrían en potencial para convertirse en nuevos fármacos. Se trata por tanto de un proyecto que transformará el desarrollo de medicamentos.
Liderado por Pfizer y el Structural Genomics Consortium (SGC), el consorcio LIGAND-AI estudiará las posibles interacciones entre millones de compuestos químicos y miles de proteínas relevantes tanto para enfermedades con tratamientos disponibles como para necesidades médicas no cubiertas, incluidas enfermedades raras, neurológicas y oncológicas. El proyecto está financiado por la Innovative Health Initiative (IHI) con 60 millones de euros en cinco años, reúne a 18 socios de nueve países, incluido el Vall D’Hebron Instituto de Oncología (VHIO).
Labor del VHIO
En este contexto, el Grupo de Identificación de Fármacos e Inteligencia Artificial liderado por Albert Antolin, que se ha incorporado recientemente al VHIO, colidera junto a la compañía IBM el área de machine Learning, responsable de desarrollar y entrenar nuevos modelos de inteligencia artificial a partir de los datos generados por LIGAND-AI, con el objetivo de predecir de forma sistemática la afinidad entre moléculas y proteínas humanas.
“El descubrimiento temprano de fármacos es un proceso largo, costoso y lleno de incertidumbre. Los científicos dedican años a probar miles de moléculas para encontrar una que se una a una proteína relacionada con una enfermedad, pero en la mayoría de los casos, estos esfuerzos fracasan durante los ensayos clínicos” explica Antolin. “Para reducir los riesgos, muchas empresas optan por desarrollar fármacos poco innovadores para las mismas proteínas. Sin embargo, para el 80 por ciento de las proteínas humanas, aún no contamos con ningún compuesto conocido que pueda unirse a ellas y ser utilizado para crear nuevos tratamientos.”
Un cambio de enfoque en el desarrollo de medicamentos
“A través del proyecto LIGAND-AI queremos cambiar este enfoque combinando tecnologías avanzadas de laboratorio con métodos computacionales para acelerar el descubrimiento de fármacos enfocándonos en proteínas poco estudiadas o difíciles que darían lugar a fármacos realmente innovadores”
El consorcio generará miles de millones de datos de química biológica mediante tecnologías de cribado, lo que permitirá a investigadores de todo el mundo desarrollar, entrenar y comparar modelos de inteligencia artificial capaces de predecir interacciones moleculares para el desarrollo de medicamentos.
“Este proyecto reúne a científicos y empresas de distintas disciplinas dentro de un ecosistema de ciencia abierta. Es alentador ver cómo comunidades científicas tan diversas convergen en una visión común para generar y compartir con el mundo datos químicos valiosos de forma abierta”, concluye Aled Edwards, CEO del Structural Genomics Consortium y coordinador del proyecto.
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