{"id":9240,"date":"2024-01-26T11:23:46","date_gmt":"2024-01-26T10:23:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cannabis.es\/pw\/?p=9240"},"modified":"2024-01-26T11:23:46","modified_gmt":"2024-01-26T10:23:46","slug":"ia-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cannabis.es\/pw\/2024\/01\/26\/ia-farmacos\/","title":{"rendered":"El papel de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de nuevos f\u00e1rmacos antidepresivos"},"content":{"rendered":"\n

AlphaFold est\u00e1 cambiando las reglas del juego de la biolog\u00eda<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La Inteligencia artificial (IA) podr\u00eda ser \u00fatil en el descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos. As\u00ed lo demuestra la herramienta de IA AlphaFold que han usado investigadores en Reino Unido para identificar cientos de miles de posibles nuevas mol\u00e9culas psicod\u00e9licas que podr\u00edan ayudar a desarrollar nuevos f\u00e1rmacos antidepresivos.<\/p>\n\n\n\n

Este avance supone un espaldarazo para AlphaFold, desarrollada por DeepMind, que ha cambiado las reglas del juego de la biolog\u00eda. La base de datos p\u00fablica AlphaFold contiene predicciones de estructuras de casi todas las prote\u00ednas conocidas. Las estructuras proteicas de mol\u00e9culas implicadas en enfermedades se utilizan en la industria farmac\u00e9utica para identificar y mejorar medicamentos prometedores. Pero algunos cient\u00edficos empezaban a dudar de que las predicciones de AlphaFold pudieran sustituir a los modelos experimentales de referencia en la b\u00fasqueda de nuevos f\u00e1rmacos.<\/p>\n\n\n\n

\u00abAlphaFold es una revoluci\u00f3n absoluta. Si tenemos una buena estructura, deber\u00edamos poder utilizarla para dise\u00f1ar f\u00e1rmacos\u00bb, afirma Jens Carlsson, qu\u00edmico computacional de la Universidad de Uppsala (Suecia).<\/p>\n\n\n\n

Escepticismo ante AlphaFold<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan Brian Shoichet, qu\u00edmico farmac\u00e9utico de la Universidad de California en San Francisco, los esfuerzos por aplicar AlphaFold en la b\u00fasqueda de nuevos f\u00e1rmacos se han topado con un considerable escepticismo. \u00abHay mucho bombo y platillo. Siempre que alguien dice ‘tal o cual cosa va a revolucionar el descubrimiento de f\u00e1rmacos’, merece cierto escepticismo\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Shoichet cuenta m\u00e1s de diez estudios que han descubierto que las predicciones de AlphaFold son menos \u00fatiles que las estructuras de prote\u00ednas obtenidas con m\u00e9todos experimentales, como la cristalograf\u00eda de rayos X, cuando se utilizan para identificar posibles f\u00e1rmacos en un m\u00e9todo de modelizaci\u00f3n llamado acoplamiento prote\u00edna-ligando.<\/p>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo, habitual en las primeras fases del descubrimiento de f\u00e1rmacos, consiste en modelizar c\u00f3mo cientos de millones o miles de millones de sustancias qu\u00edmicas interact\u00faan con regiones clave de una prote\u00edna diana, con la esperanza de identificar compuestos que alteren la actividad de la prote\u00edna. En estudios anteriores se ha observado que, cuando se utilizan estructuras predichas por AlphaFold, los modelos no son capaces de identificar los f\u00e1rmacos que se sabe que se unen a una prote\u00edna concreta.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores dirigidos por Shoichet y Bryan Roth, bi\u00f3logo estructural de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, llegaron a una conclusi\u00f3n similar cuando compararon las estructuras AlphaFold de dos prote\u00ednas implicadas en afecciones neuropsiqui\u00e1tricas con f\u00e1rmacos conocidos. Los investigadores se preguntaron si las peque\u00f1as diferencias con las estructuras experimentales podr\u00edan hacer que las estructuras predichas pasaran por alto ciertos compuestos que se unen a las prote\u00ednas, pero tambi\u00e9n que fueran capaces de identificar otros diferentes no menos prometedores.<\/p>\n\n\n\n

Para probar esta idea, el equipo utiliz\u00f3 estructuras experimentales de las dos prote\u00ednas para examinar virtualmente cientos de millones de f\u00e1rmacos potenciales. Una prote\u00edna, un receptor que detecta el neurotransmisor serotonina, se determin\u00f3 previamente mediante criomicroscop\u00eda electr\u00f3nica. La estructura de la otra prote\u00edna, denominada receptor \u03c3-2, se hab\u00eda trazado mediante cristalograf\u00eda de rayos X.<\/p>\n\n\n\n

Diferencias entre f\u00e1rmacos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los investigadores realizaron la misma prueba con modelos de las prote\u00ednas extra\u00eddos de la base de datos AlphaFold. A continuaci\u00f3n, sintetizaron cientos de los compuestos m\u00e1s prometedores identificados con las estructuras predichas y experimentales y midieron su actividad en el laboratorio.<\/p>\n\n\n\n

Las pruebas con estructuras predichas y experimentales dieron como resultado f\u00e1rmacos candidatos completamente diferentes. \u00abNo hab\u00eda dos mol\u00e9culas iguales\u00bb, afirma Shoichet. \u00abNi siquiera se parec\u00edan\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Pero para sorpresa del equipo, las \u00abtasas de acierto\u00bb -la proporci\u00f3n de compuestos marcados que realmente alteraban la actividad de la prote\u00edna de forma significativa- eran casi id\u00e9nticas en los dos grupos. Y las estructuras AlphaFold identificaron los f\u00e1rmacos que activaban el receptor de serotonina con mayor potencia. La droga psicod\u00e9lica LSD act\u00faa en parte por esta v\u00eda, y muchos investigadores buscan compuestos no alucin\u00f3genos que hagan lo mismo, como posibles antidepresivos. \u00abEs un resultado realmente nuevo\u00bb, afirma Shoichet.<\/p>\n\n\n\n

Una gran apuesta<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Shoichet est\u00e1 de acuerdo en que las predicciones de AlphaFold no son de utilidad universal. \u00abHubo muchos modelos que ni siquiera probamos porque pensamos que eran muy malos\u00bb, afirma. Pero calcula que en un tercio de los casos, aproximadamente, una estructura AlphaFold podr\u00eda poner en marcha un proyecto. \u00abEn comparaci\u00f3n con ir a buscar una nueva estructura, el proyecto puede avanzar un par de a\u00f1os, y eso es mucho\u00bb, afirma.<\/p>\n\n\n\n

Ese es el objetivo de Isomorphic Labs, la spin-off londinense de DeepMind dedicada al descubrimiento de f\u00e1rmacos. El 7 de enero, la empresa anunci\u00f3 acuerdos por un valor m\u00ednimo de 82,5 millones de d\u00f3lares -y de hasta 2.900 millones si se cumplen los objetivos comerciales- para buscar f\u00e1rmacos por encargo de los gigantes farmac\u00e9uticos Novartis y Eli Lilly utilizando herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico como AlphaFold.<\/p>\n\n\n\n

La empresa afirma que el trabajo se ver\u00e1 facilitado por una nueva versi\u00f3n de AlphaFold que puede predecir las estructuras de las prote\u00ednas cuando est\u00e1n unidas a f\u00e1rmacos y otras mol\u00e9culas que interact\u00faan. DeepMind a\u00fan no ha dicho cu\u00e1ndo -o si- la actualizaci\u00f3n se pondr\u00e1 a disposici\u00f3n de los investigadores, como las versiones anteriores de AlphaFold. Sus creadores pondr\u00e1n pronto a disposici\u00f3n de los investigadores una herramienta competidora llamada RoseTTAFold All-Atom3.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan los cient\u00edficos, estas herramientas no sustituir\u00e1n totalmente a los experimentos, pero no hay que descartar su potencial para ayudar a encontrar nuevos f\u00e1rmacos. <\/p>\n\n\n\n

Fuente: https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-024-00130-8<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Tiempo de lectura:<\/span> 3<\/span> minutos<\/span><\/span>AlphaFold est\u00e1 cambiando las reglas del juego de la biolog\u00eda La Inteligencia artificial (IA) podr\u00eda ser \u00fatil en el descubrimiento de nuevos f\u00e1rmacos. 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