Un genetista de Stanford usa la IA de Google para buscar fármacos contra la fibrosis hepática
Un investigador empleó Co-Scientist, una herramienta de inteligencia artificial de DeepMind, para identificar medicamentos ya existentes que podrían reutilizarse en el tratamiento de enfermedades crónicas del hígado.
Un investigador de Stanford empleó Co-Scientist, una herramienta de IA de Google DeepMind que analiza literatura científica y datos genéticos, para identificar medicamentos ya aprobados que podrían reutilizarse contra la fibrosis hepática (acumulación de tejido cicatricial en el hígado). La IA sugiere candidatos que luego se validan en el laboratorio.
Un equipo de la Universidad de Stanford liderado por un genetista ha utilizado Co-Scientist (una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Google DeepMind que actúa como asistente científico) para identificar posibles tratamientos contra la fibrosis hepática (una enfermedad crónica en la que el hígado acumula tejido cicatricial y pierde funcionalidad). La investigación se centró en la reutilización de fármacos: buscar entre medicamentos ya aprobados para otras enfermedades aquellos que podrían funcionar también contra este problema del hígado, según informó el blog oficial de DeepMind.
La fibrosis hepática afecta a millones de personas en todo el mundo y puede evolucionar hacia cirrosis o cáncer de hígado. Desarrollar un fármaco nuevo desde cero puede costar miles de millones de dólares y llevar más de una década. Por eso, reutilizar medicamentos ya aprobados se ha convertido en una estrategia cada vez más común: si un fármaco ya pasó los controles de seguridad para una enfermedad, probarlo en otra condición es mucho más rápido y barato.
Co-Scientist funciona como un ayudante que analiza grandes cantidades de literatura científica, datos genómicos (información sobre genes y cómo se expresan en las células) y bases de datos de compuestos químicos. El sistema identifica patrones y sugiere hipótesis que un investigador humano podría tardar meses en formular revisando manualmente miles de estudios. En este caso, ayudó al equipo de Stanford a cribar candidatos prometedores entre los miles de fármacos disponibles.
DeepMind no ha detallado aún qué medicamentos concretos se identificaron ni en qué fase está el trabajo, pero sí subrayó que este tipo de colaboraciones entre IA y científicos humanos puede acelerar el descubrimiento de tratamientos. La herramienta no reemplaza al investigador: genera sugerencias que luego deben validarse en el laboratorio y, eventualmente, en ensayos clínicos con pacientes.
Este proyecto se suma a otros esfuerzos de DeepMind en el campo del descubrimiento de fármacos, como AlphaFold (un sistema que predice la estructura tridimensional de las proteínas, crucial para diseñar medicamentos). La empresa, que forma parte de Alphabet (la matriz de Google), ha intensificado en los últimos años su apuesta por aplicar modelos de IA a problemas de salud y biología, un terreno donde la cantidad de datos disponibles es enorme pero la capacidad humana para procesarlos, limitada.
