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El universo de moléculas con potencial para convertirse en medicinas capaces de salvar vidas es enorme, según las estimaciones, las cifras superarían a todos los átomos que hay en el sistema solar. Esta cuantificación ofrece posibilidades químicas prácticamente ilimitadas si los químicos supieran cómo encontrar las que realmente funcionan.

Sin embargo, gracias a las herramientas de aprendizaje automático capaces de explorar grandes bases de datos de moléculas existentes y sus propiedades, y utilizar la información para generar nuevas posibilidades químicas ilimitadas; esa realidad y sus limitaciones ha ido cabiando. Bajo esta mirada, descubrir nuevos medicamentos resulta más rápido y más barato.

El pasado septiembre, un equipo de investigadores de Insilico Medicine (China) y de la Universidad de Toronto (Canadá) dio un importante paso para demostrar que la estrategia funciona: sintetizaron varios candidatos a fármacos que habían sido identificados por algoritmos de Inteligencia Artificial (IA).

Gracias a los modelos generativos similares a los que permitieron que una computadora venciera al campeón mundial en el antiguo juego de Go, los investigadores identificaron unas 30.000 moléculas nuevas con propiedades deseables, de las que seleccionaron seis para sintetizarlas y probarlas. Una resultó particularmente activa y prometedora en pruebas con animales.

Los químicos especializados en descubrir medicamentos suelen imaginarse nuevas moléculas guiados por una aguada intuición. Ahora estos científicos con la AI tienen una nueva herramienta para ampliar su imaginación.

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