Modelo de descubrimiento de drogas basado en IA busca una molécula clave para bloquear el SARS-CoV-19
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 24 May 2020 |

El Modelo de Descubrimiento de Drogas basado en IA busca una molécula clave para bloquear el SARS-CoV-19 (Fotografía cortesía de Atomwise Inc.)
Actualmente hay 15 colaboraciones de investigación en marcha para permitir a los investigadores académicos descubrir nuevas terapias para la pandemia de COVID-19 y aquellas en el futuro, utilizando tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA) desarrollada por Atomwise Inc. (San Francisco, CA, EUA).
Mediante el uso de modelos predictivos e IA, Atomwise, que usa IA para el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas, y sus colaboradores buscan aumentar la probabilidad de éxito para futuras terapias. Cada proyecto de colaboración desarrollará candidatos a fármacos con capacidad demostrable de amplio espectro, proporcionando beneficios potenciales a largo plazo para futuros brotes de coronavirus. En general, los 15 esfuerzos de investigación globales abarcan una amplia variedad de enfoques, incluidos diferentes mecanismos de acción, una mezcla de proteínas diana virales y humanas/huésped, y las que se dirigen a regiones conservadas de proteínas que se pueden reconocer incluso en cepas mutadas. Además, muchas proteínas descubiertas por los colaboradores académicos se consideraron previamente “no administrables” debido a su estructura desconocida o su participación en interacciones proteína-proteína complejas. En conjunto, la combinación de enfoques novedosos podría ampliar el repertorio de enfoques terapéuticos disponibles para un brote futuro.
Varios proyectos forman parte del programa de Detección Molecular de Inteligencia Artificial (AIMS) de Atomwise, que permite a los investigadores acelerar la traducción de su investigación en tratamientos. Para respaldar cada colaboración, los científicos de Atomwise utilizarán AtomNet, la tecnología de búsqueda de IA patentada de la compañía, para predecir la unión de millones o miles de millones de moléculas pequeñas a una proteína de interés identificada por el investigador académico como objetivo potencial para la COVID-19, reduciéndose a unos pocos cientos de moléculas de impacto pronosticadas. Atomwise luego obtiene y envía un subconjunto de estos compuestos predichos a laboratorios asociados para probar la potencia y selectividad bioquímica, promoviendo los compuestos más prometedores para un mayor desarrollo como candidatos a fármacos.
“La tecnología de detección mediante IA de Atomwise se utiliza para predecir la unión de más de 10 millones de moléculas pequeñas a una proteína de interés, y supera con creces lo que se podría lograr a través de los métodos tradicionales de detección de laboratorio”, dijo la Dra. Stacie Calad-Thomson, vicepresidenta y directora de asociaciones de Inteligencia Artificial de Detección Molecular (AIMS) en Atomwise. “Con el programa de Premios AIMS de Atomwise, nuestra esperanza es democratizar el acceso a la IA durante las primeras etapas del desarrollo preclínico de medicamentos y permitir que los académicos contribuyan con la respuesta a la pandemia, algo a lo que, de otra manera, no tendrían la oportunidad”.
Enlace relacionado:
Atomwise Inc.
Mediante el uso de modelos predictivos e IA, Atomwise, que usa IA para el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas, y sus colaboradores buscan aumentar la probabilidad de éxito para futuras terapias. Cada proyecto de colaboración desarrollará candidatos a fármacos con capacidad demostrable de amplio espectro, proporcionando beneficios potenciales a largo plazo para futuros brotes de coronavirus. En general, los 15 esfuerzos de investigación globales abarcan una amplia variedad de enfoques, incluidos diferentes mecanismos de acción, una mezcla de proteínas diana virales y humanas/huésped, y las que se dirigen a regiones conservadas de proteínas que se pueden reconocer incluso en cepas mutadas. Además, muchas proteínas descubiertas por los colaboradores académicos se consideraron previamente “no administrables” debido a su estructura desconocida o su participación en interacciones proteína-proteína complejas. En conjunto, la combinación de enfoques novedosos podría ampliar el repertorio de enfoques terapéuticos disponibles para un brote futuro.
Varios proyectos forman parte del programa de Detección Molecular de Inteligencia Artificial (AIMS) de Atomwise, que permite a los investigadores acelerar la traducción de su investigación en tratamientos. Para respaldar cada colaboración, los científicos de Atomwise utilizarán AtomNet, la tecnología de búsqueda de IA patentada de la compañía, para predecir la unión de millones o miles de millones de moléculas pequeñas a una proteína de interés identificada por el investigador académico como objetivo potencial para la COVID-19, reduciéndose a unos pocos cientos de moléculas de impacto pronosticadas. Atomwise luego obtiene y envía un subconjunto de estos compuestos predichos a laboratorios asociados para probar la potencia y selectividad bioquímica, promoviendo los compuestos más prometedores para un mayor desarrollo como candidatos a fármacos.
“La tecnología de detección mediante IA de Atomwise se utiliza para predecir la unión de más de 10 millones de moléculas pequeñas a una proteína de interés, y supera con creces lo que se podría lograr a través de los métodos tradicionales de detección de laboratorio”, dijo la Dra. Stacie Calad-Thomson, vicepresidenta y directora de asociaciones de Inteligencia Artificial de Detección Molecular (AIMS) en Atomwise. “Con el programa de Premios AIMS de Atomwise, nuestra esperanza es democratizar el acceso a la IA durante las primeras etapas del desarrollo preclínico de medicamentos y permitir que los académicos contribuyan con la respuesta a la pandemia, algo a lo que, de otra manera, no tendrían la oportunidad”.
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