Las alucinaciones de IA no siempre son malas – Pueden crear nuevos antibióticos

Los modelos de inteligencia artificial generativa son propensos a alucinaciones y crean información que es ficticia o imágenes. Considerando la creciente marea de desinformación de IA, este hábito se considera un defecto. Pero al igual que el diamante artificial fue inventado accidentalmente cuando los científicos intentaban lograr condiciones de presión y calor súper altas como el manto de la tierra, las alucinaciones también están resultando útiles para que los científicos descubran nuevos fármacos. 

Alucinaciones de IA y nuevos descubrimientos químicos

Según los expertos, se estima que casi 5 millones de muertes tienen alguna conexión con la resistencia a los antibióticos a nivel mundial, por lo que son esenciales nuevas formas de combatir las variantes bacterianas resistentes, y eso de manera urgente. Investigadores de la Universidad McMaster y la Facultad de Medicina de Stanford han desarrollado un nuevo modelo que revela soluciones potenciales para bacterias que amenazan la vida y son resistentes a los antibióticos. 

El modelo se llama SyntheMol, y según el informe de estudio de Stanford,

 “SyntheMol creó estructuras y recetas químicas para seis nuevos fármacos dirigidos a matar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, uno de los principales patógenos responsables de muertes relacionadas con la resistencia antibacteriana.”

Fuente: Universidad de Stanford.

James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y también coautor del estudio, dice que hay una gran necesidad de desarrollar nuevos antibióticos tan rápido como podamos para la salud pública. Los investigadores han validado los nuevos compuestos desarrollados con el modelo de manera experimental. 

Zou también mencionó que su hipótesis era que hay muchas moléculas potenciales que podrían convertirse en fármacos efectivos, pero no las han probado o ni siquiera han desarrollado las moléculas aún, y esa es la razón por la que quieren usar la IA para hacer moléculas que no existen en la naturaleza.

SyntheMol está descubriendo nuevas posibilidades

Antes de la IA generativa, los investigadores solían adoptar diferentes enfoques computacionales para el desarrollo de antibióticos. Utilizaban algoritmos para recorrer depósitos de fármacos y reconocer los compuestos que tenían posibilidades de actuar contra un patógeno que querían eliminar. 

Con este método, fueron capaces de filtrar 100 millones de compuestos ya conocidos, lo cual también produjo resultados, pero no fue un proceso profundo para encontrar todos los compuestos químicos que pudieran resultar útiles contra las bacterias.

El autor principal del estudio y estudiante de doctorado en ciencia computacional en Stanford, Kyle Swanson, afirma que el espacio químico es gigantesco.

“Se ha estimado que hay cerca de 10^60 moléculas similares a fármacos posibles. Por lo tanto, 100 millones no están ni cerca de cubrir todo ese espacio.”

Fuente: Universidad de Stanford.

Como se dijo al principio, la tendencia de la IA a alucinar puede usarse para descubrir nuevos fármacos, ya que se estaba usando para desarrollar nuevos compuestos, pero ahora está produciendo compuestos que habrían sido imposibles de hacer en los existentes, dice Swanson. Los investigadores también tuvieron que poner barreras de seguridad alrededor del modelo para que pudieran desarrollar artificialmente cualquier molécula que el modelo imaginara.

Zou dice que este modelo les está enseñando sobre una parte completamente nueva del campo químico mediante el diseño de nuevas moléculas que los humanos desconocían. Zou también está refinando el modelo con Swanson para utilizarlo en medicamentos cardíacos y en la creación de moléculas fluorescentes con nuevas propiedades para la investigación de laboratorio.