Cómo puede ayudar la inteligencia artificial en la búsqueda de la eterna juventud
La búsqueda del elixir de la vida es intrínseca a la humanidad. Mientras que la mitología griega antigua contaba la historia de cómo Zeus envenenó al titán Cronos, su padre, para alcanzar la inmortalidad, la física moderna analiza formas menos violentas de manipular el tiempo a nuestro favor.
Un grupo de científicos de la compañía californiana Integrated Biosciences, en alianza con investigadores de la Universidad de Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en EE.UU., llevaron este viaje un paso más allá.
El nombre del estudio que publicaron, “Discovering small-molecule senolytics with deep neural networks” (traducido libremente como “Descubriendo senolíticos de molécula pequeña a través de redes neuronales profundas”), puede sonar complejo.
Es quizá por lo que su difusión aún no ha ido mucho más allá del ámbito académico desde que la investigación fue detallada en un artículo de la revista Nature Aging en mayo de este año.
Pero lo que lograron hacer los científicos, para simplificar la explicación, fue usar la inteligencia artificial (IA) para buscar posibles medicamentos capaces de frenar el envejecimiento de nuestras células y, así, combatir también enfermedades como la fibrosis, los tumores, la inflamación y la artrosis.
En el texto, sus hallazgos se describen de la siguiente manera: “Entrenamos modelos de aprendizaje profundo con los resultados de una muestra de pequeñas moléculas para la actividad senolítica y aplicamos nuestros modelos para descubrir compuestos estructuralmente diversos”.
“Encontrar un nuevo fármaco es como buscar una aguja en un pajar”, le dice a BBC News Brasil el físico y matemático estadounidense Felix Wong, especialista en biofísica, autor principal del estudio y uno de los fundadores de Integrated Biosciences.
“En nuestro caso, el pajar está formado por todos los compuestos químicos potenciales que ya se han creado o que podrían desarrollarse”.
Usando la inteligencia artificial, Wong pudo probar cómo más de 800.000 opciones de soluciones químicas reaccionaban con posibles medicamentos capaces de seleccionar y eliminar células senescentes, conocidas como las “células zombies” del cuerpo y que conducen a procesos de envejecimiento.
Al final del experimento, su equipo logró identificar tres fármacos potenciales que, en teoría, podrían lograr este tipo de efecto.
“Si tuviéramos que verlo todo, es decir, mirar cada compuesto uno por uno, requeriría un esfuerzo sustancial, ya que el pajar sería casi infinito”, afirma Wong.
“Utilizamos la IA para buscar en este pajar de manera mucho más eficiente, haciendo que la máquina prediga cuáles de estos fármacos candidatos tienen más probabilidades de funcionar“.
En declaraciones a Nature Aging, el biofísico Andrew Rutenberg, profesor de la Universidad de Dalhousie, en Canadá, destacó esta metodología como el gran diferenciador de la investigación.
“Este impresionante trabajo utiliza técnicas de aprendizaje profundo automático para explorar diversas estructuras moleculares y utilizarlas como nuevos senolíticos”.
Los autores muestran cómo se puede utilizar la informática química para crear nuevos fármacos prometedores en la lucha contra el envejecimiento, luego probarlos y compartir detalles de su software para ayudar a acelerar futuros descubrimientos moleculares.
Fuente: La Opinión
