El jueves, la empresa matriz de Google dijo que una nueva startup de Alphabet utilizará métodos de inteligencia artificial y machine learning para descubrir medicamentos. Se basará en el trabajo de DeepMind, otra subsidiaria de Alphabet que ha sido pionera en el uso de Machine Learning (aprendizaje automático) para predecir la estructura de las proteínas.
La nueva empresa, llamada Isomorphic Laboratories, se basará en este éxito para crear herramientas que puedan ayudar a identificar nuevos medicamentos. El CEO de DeepMind, dijo que Demis Hassabis también se desempeñará como CEO de Isomorphic, pero que las dos compañías permanecerán separadas y colaborarán con el tiempo.
Durante años, los expertos han demostrado que la IA y en concreto el ML representan una forma más rápida y económica de encontrar nuevos medicamentos para tratar una gran variedad de enfermedades. El Machine Learning puede ayudar a analizar las bases de datos de moléculas potenciales para encontrar las más adecuadas para un objetivo biológico particular, por ejemplo, o para mejorar los compuestos propuestos por los científicos. Se han invertido cientos de millones de dólares en empresas que fabrican herramientas de inteligencia artificial durante los últimos dos años y, por fin, se empieza a usar esta tecnología para la creación de nuevos medicamentos.
Hasbes dijo a State News que intentará construir modelos de Machine Learning que puedan predecir cómo el medicamento interactuará con el cuerpo, pudiendo aprovechar el trabajo de DeepMind sobre la estructura de las proteínas para ver cómo las diferentes proteínas pueden interactuar entre sí. La empresa no puede desarrollar sus propios medicamentos, así que deberá vender sus propias muestras. Un portavoz de la compañía dijo en un comunicado a The Verge que se enfocará en desarrollar asociaciones con compañías farmacéuticas.
Sin embargo, desarrollar y probar fármacos puede presentar un desafío mayor que descubrir la estructura de las proteínas. Por ejemplo, aunque dos proteínas tengan una estructura físicamente idéntica, es difícil saber cómo encajarán. Un filtro de medicamentos que parece prometedor en función de cómo funciona químicamente no siempre funciona cuando se administra a animales o humanos. Más del 90% de los medicamentos en los ensayos clínicos finalmente no funcionan, señaló el químico y escritor Derek Lowe en Science este verano. A pesar de todo, la mayoría de los problemas no son causados ??por un problema a nivel molecular.
El trabajo realizado en DeepMind y el trabajo propuesto en Isomorphic pueden ayudar a superar algunos cuellos de botella en la investigación, pero no es una solución rápida a los muchos desafíos del desarrollo de fármacos. Como Helen Walden, profesora de Biología Estructural en la Universidad de Glasgow, dijo anteriormente a The Verge: "El trabajo de evaluación bioquímica y biológica de las funciones de los fármacos seguirá siendo engorroso".
En Overstand, creemos que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning abren una nueva línea de oportunidades en el campo de la ciencia y la medicina. Si representas a una empresa farmacéutica, contáctanos y te ayudaremos a aplicar Machine Learning en tus procesos.
