Los modelos de inteligencia artificial generativa son propensos a sufrir alucinaciones y crear información ficticia o imaginaria. Teniendo en cuenta la creciente ola de desinformación sobre IA, este hábito se considera un defecto. Pero así como el diamante artificial fue inventado involuntariamente cuando los científicos intentaban alcanzar condiciones de súper presión y calor como las del manto terrestre, las alucinaciones también están resultando útiles para que los científicos descubran nuevas drogas.
Alucinaciones de IA y nuevos descubrimientos químicos
Según los expertos, se estima que casi 5 millones de muertes en todo el mundo tienen alguna relación con la resistencia a los antibióticos, por lo que se necesitan nuevas formas de combatir las variantes bacterianas resistentes, y esto de forma urgente. Investigadores de la Universidad McMaster y la Facultad de Medicina de Stanford han desarrollado un nuevo modelo que revela posibles soluciones para bacterias potencialmente mortales que son resistentes a los antibióticos.
El modelo se llama SyntheMol y, según el informe del estudio de Stanford,
"SyntheMol creó estructuras y recetas químicas para seis nuevos medicamentos destinados a matar cepas resistentes de Acinetobacter baumannii, uno de los principales patógenos responsables de las muertes relacionadas con la resistencia a los antibacterianos".
Fuente: Universidad de Stanford.
James Zou, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos y también coautor del estudio, dice que existe una gran necesidad de desarrollar nuevos antibióticos lo más rápido posible para la salud pública. Los investigadores han validado de forma experimental los nuevos compuestos desarrollados con el modelo.
Zou también mencionó que su hipótesis era que hay muchas moléculas potenciales que podrían convertirse en medicamentos efectivos, pero aún no las han probado o ni siquiera han desarrollado las moléculas, y esa es la razón por la que quieren usar IA para crear moléculas. que no existen en la naturaleza.
SyntheMol descubre nuevas posibilidades
Antes de la IA generativa, los investigadores solían adoptar diferentes enfoques computacionales para el desarrollo de antibióticos. Utilizaron algoritmos para recorrer los depósitos de medicamentos y reconocer los compuestos que tenían la posibilidad de actuar contra un patógeno que querían matar.
Con este método, pudieron filtrar 100 millones de compuestos que ya se conocían, esto también produjo resultados, pero no fue un proceso profundo encontrar todos los compuestos químicos que podrían resultar útiles contra las bacterias.
El coautor principal del estudio y dent de doctorado en ciencias computacionales en Stanford, Kyle Swanson, dice que el espacio químico es gigantesco.
“Se ha estimado que hay cerca de 1.060 posibles moléculas similares a fármacos. Entonces, 100 millones están lejos de cubrir todo ese espacio”.
Fuente: Universidad de Stanford.
Como se dijo al principio, la tendencia de la IA a alucinar se puede utilizar para descubrir nuevas drogas , ya que se estaba utilizando para desarrollar nuevos compuestos, pero ahora está produciendo compuestos que habrían sido imposibles de producir en los existentes, dice Swanson. Los investigadores también tuvieron que poner barreras alrededor del modelo para poder 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 no conocían. Zou también está perfeccionando el modelo con Swanson para usarlo en medicamentos para el corazón y para crear moléculas fluorescentes con nuevas propiedades para la investigación de laboratorio.
La nota de la Universidad de Stanford sobre el tema se puede ver aquí .
