Revista Farmabiotec Número 13

36 farmaBIOTEC #13 MUNDO Biotec Inteligencia artificial Una de las disciplinas que ha experimentado grandes cambios en la forma de operar ha sido el diseño y descubri- miento de nuevos fármacos. Este campo, primordial para poder enfrentarnos a las enfermedades contemporáneas que afectan a la sociedad así como a las potenciales epide- mias futuras, disfruta de las mejoras que la IA es capaz de ofrecer, desde la reducción de tiempos en el diseño/optimi- zación, reposicionamiento de fármacos, el diseño de novo de moléculas potencialmente relevantes para la industria y evidentemente, la reducción de coste y ahorro energético de todos los procesos y por lo tanto lograr conseguir un proceso mas sostenible. Recientemente, la rama de la inteligencia artificial cono- cida como Machine Learning (ML) o aprendizaje automá- tico, está resultando de vital importancia en uno de los campos con más repercusión en el desarrollo de un nuevo fármaco, su síntesis. Mucho se ha hablado en los últimos años, de cómo los algoritmos son capaces de ayudar en la aparición de nuevas moléculas potencialmente exitosas en la lucha contra enfermedades, pero ha quedado rele- gado a un papel secundario las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial a los procedimientos puramente experimentales. El aprendizaje automático o ML es un campo que explora algoritmos capaces de mejorar auto- máticamente a través de la experiencia. Aunque sus raíces se remontan a la informática y la estadística, el ML se ha extendido rápidamente a diversas disciplinas impulsado por sus ventajas en el análisis y la predicción de fenóme- nos complejos. Esta expansión ha abierto nuevas vías para la exploración científica, yendo más allá de los métodos convencionales de ensayo y error. Más concretamente, la adopción de técnicas de ML en química introduce flujos de trabajo de descubrimiento digital que permiten a los inves- tigadores ahorrar tiempo, recursos y reducir residuos en áreas de investigación como la catálisis, la síntesis orgá- nica o en numerosos procesos industriales. Dentro de la parte sintética de una nueva molécula, es de vital trascendencia controlar las propiedades estructu- rales a lo largo de su camino de construcción, causantes de los enantiómeros y regioisómeros. Muchas de las molé- culas orgánicas presentan la propiedad de ser quirales, y por ello, existen en dos formas o enantiómeros, que son imagen especular una de otra, pero no son superponibles. El ejemplo más claro son las palmas de nuestras manos, donde una es la imagen especular de la otra, y es nece- sario enfrentarlas para que sean superponibles. Los fár- macos enantioméricamente puros tienen ventajas sobre las mezclas racémicas, ya que se unen con enzimas, hor- monas y otras proteínas de forma estereosespecífica, lo que conduce a buena eficacia sin efectos adversos. La El papel de la inteligencia artificial en la predicción de propiedades estructurales en la síntesis de fármacos Es innegable que nos encontramos ante una nueva revolución basada en la Inteligencia Artificial (IA) cuya relevancia será comparable a la de la primera revolución industrial. Su alcance se prevé notable en la mayoría de los ámbitos de la vida moderna, forzándonos a adaptarnos, aprender e interpretar estas nuevas herramientas. Guillermo Marcos, Research Scientist de AItenea Biotech en Parque Científico de Madrid.