El Concurso de Ciencia Abierta utiliza la IA para identificar posibles tratamientos para la enfermedad de Parkinson

En un desarrollo innovador, una competencia de ciencia abierta llamada Evaluación Crítica de Experimentos de Búsqueda de Impacto Computacional (CACHE) ha empleado con éxito la inteligencia artificial (IA) para descubrir moléculas que podrían conducir a nuevos tratamientos para la enfermedad de Parkinson. Este esfuerzo colaborativo involucró a científicos de varias instituciones, incluida Merck KGaA y la Universidad de Pittsburgh, quienes identificaron siete compuestos disponibles comercialmente con mecanismos de acción únicos contra la proteína LRRK2, un contribuyente conocido a la enfermedad de Parkinson hereditaria. Los hallazgos marcan un triunfo significativo para la ciencia abierta, enfatizando la colaboración sobre el enfoque tradicional impulsado por las patentes.

El descubrimiento de fármacos impulsado por la IA conduce a resultados prometedores

Investigadores de Merck KGaA, la Universidad de Pittsburgh y otras instituciones aprovecharon el poder de la inteligencia artificial para identificar siete compuestos disponibles comercialmente con mecanismos de acción novedosos contra la proteína LRRK2. Esta proteína ha estado implicada durante mucho tiempo en el desarrollo de la enfermedad de Parkinson. Lo que distingue estos descubrimientos es que son los primeros compuestos conocidos por exhibir actividad contra el dominio de repetición WD40 (WDR) de LRRK2, una región que se cree que desempeña un papel fundamental en la toxicidad de la enfermedad de Parkinson.

La competencia de ciencia abierta, CACHE, facilitó este logro innovador. Financiado en parte por la fundación de investigación del actor Michael J. Fox, CACHE comprendió dos rondas distintas. En la ronda inicial, 23 laboratorios participantes emplearon sus algoritmos de IA para nominar hasta 100 compuestos. Posteriormente, estos compuestos fueron sometidos a rigurosos experimentos de laboratorio, incluida una serie de ensayos para evaluar su afinidad de unión al dominio WDR de LRRK2, así como su potencial para unirse a receptores no relacionados, lo que indica especificidad para LRRK2.

Los compuestos más prometedores avanzaron a la segunda ronda, donde los investigadores pudieron seleccionar hasta 50 compuestos de seguimiento con mecanismos de acción similares a sus presentaciones originales pero con una especificidad o afinidad de unión potencialmente mayor. La segunda ronda impuso criterios más estrictos para evitar falsos positivos e incluyó cribados adicionales para validar los resultados.

Un comité independiente de expertos de la industria evaluó los datos finales, aunque sus nombres y afiliaciones no se revelaron. Los compuestos mejor valorados surgieron de la Universidad de Pittsburgh, la Universidad Carnegie Mellon, la Universidad de Columbia Británica y Merck KGaA. La información detallada sobre los métodos computacionales utilizados por los siete participantes que identificaron los compuestos ganadores se puede encontrar en el sitio web de CACHE.

Se requiere precaución y más investigación

Aunque el descubrimiento de compuestos con aplicaciones potenciales en el tratamiento de la enfermedad de Parkinson es sin duda significativo, es crucial abordar estos hallazgos con cautela. Según Ryan Merkley, director ejecutivo de Conscience, la organización detrás de CACHE, los compuestos identificados representan puntos de partida alentadores para el posible desarrollo de fármacos. Sin embargo, deben someterse a una investigación y pruebas extensas antes de que puedan considerarse incluso como candidatos viables a fármacos. Merkley enfatizó la necesidad de un debate transparente y sincero sobre la calidad y las aplicaciones de las herramientas de IA en el descubrimiento de fármacos para mejorar aún más su eficacia con el tiempo.

Ampliando los horizontes más allá de la enfermedad de Parkinson

El éxito de CACHE en la identificación de posibles tratamientos para la enfermedad de Parkinson ha allanado el camino para su expansión en otros dominios médicos. Los Desafíos 2 y 3 se centran ahora en descubrir nuevos fármacos para combatir el COVID-19. El Desafío 4 invita a los participantes a predecir fármacos capaces de inhibir el dominio TKB de CBLB, un regulador negativo de la activación de las células T asociado con el linfoma. El Desafío 5, que actualmente acepta solicitudes, tiene como objetivo identificar fármacos para la obesidad que se dirijan al receptor MCHR1.

Una competencia de ciencia abierta llamada CACHE ha aprovechado las capacidades de la inteligencia artificial para descubrir compuestos prometedores para el tratamiento de la enfermedad de Parkinson. Este esfuerzo colaborativo, que incluyó investigadores de Merck KGaA y la Universidad de Pittsburgh, marca un paso significativo lejos del enfoque tradicional impulsado por las patentes. Si bien estos hallazgos ofrecen esperanza para posibles tratamientos para la enfermedad de Parkinson, deben someterse a más investigación y validación. CACHE está ampliando ahora sus esfuerzos para abordar otros desafíos médicos apremiantes, aprovechando el poder de la IA para avanzar en el descubrimiento de fármacos en varios campos.