Nuevo modelo similar a ChatGPT quedentfármacos candidatos prometedores para el cáncer y más

El uso de grandes modelos lingüísticos y aplicaciones GenAI como ChatGPT ha trascendido las funcionalidades iniciales, como la escritura de textos y la investigación. No es que estos casos de uso particulares sean menos útiles, pero los científicos están empezando a implementar los mismos modelos GenAI para resolver problemas más complejos.

Científicos crean un modelo de IA para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos

ScienceDaily informó el miércoles que un grupo de científicos del Schmid College of Science and Technology de la Universidad Chapman en Orange, California, han desarrollado su propio modelo similar a ChatGPT para acelerar los procesos involucrados en el diseño de fármacos. 

El proceso tradicional de diseño de fármacos es notoriamente lento, costoso e implica mucho ensayo y error. Sin embargo, los científicos Dony Ang, Cyril Rakovski y Hagop Atamian lograndentfármacos candidatos viables para diversas enfermedades con mayor rapidez y a un menor coste utilizando el modelo DrugAI.

Los científicos crearon el modelo combinando dos técnicas de IA de vanguardia (la “arquitectura del transformador codificador-decodificador” y el “aprendizaje de refuerzo mediante búsqueda de árbol de Monte Carlo” (RL-MCTS)) por primera vez en los campos dematicy lamatic.

Según se informa, el modelo fue entrenado en una amplia base de datos pública de sustancias químicas para aprender cómo atacan a las proteínas involucradas en la progresión del cáncer y otras enfermedades y todas las demás propiedades cruciales para la eficacia de posibles medicamentos.

Según el informe, DrugAI pudodententre 50 y 100 nuevas moléculas que probablemente inhiban las proteínas que causan enfermedades.

“Este enfoque nos permite generar un fármaco potencial nunca antes concebido”, afirmó uno de los investigadores. “Ha sido probado y validado. Ahora estamos viendo resultados magníficos”

¿Es la IA el futuro de la medicina?

Se determinó que los fármacos candidatos del modelo de IA tenían una tasa de validez del 100 %. También se midió su similitud con otros fármacos, y los fármacos candidatos de DrugAI presentaron resultados al menos un 42 % y un 75 % superiores a los de otros modelos.

Dado el progreso, se puede afirmar con seguridad que el potencial de la IA en el avance científico es innegablemente significativo. Especialmente en el campo del descubrimiento de fármacos, la aplicación de la tecnología es sumamente prometedora para encontrar posibles tratamientos para enfermedades mortales.