La inteligencia artificial abre nuevas fronteras en el diseño de fármacos de ARN

La inteligencia artificial abre nuevas fronteras en el diseño de fármacos de ARN

En el campo de la medicina moderna, las terapias basadas en ARN han demostrado ser una vía prometedora, con avances significativos en enfermedades metabólicas, oncología y vacunas preventivas. Un artículo publicado recientemente enIngeniería Mecánica“El futuro del desarrollo de fármacos de ARN impulsado por IA”, de Yilin Yan, Tianyu Wu, Honglin Li, Yang Tang y Feng Qian, explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede revolucionar el desarrollo de fármacos de ARN abordando las limitaciones actuales y brindando nuevas oportunidades de innovación.

El artículo destaca el potencial de las terapias de ARN y señala que los fármacos de ARN tienen mayores tasas de éxito en comparación con los fármacos tradicionales. Por ejemplo, Alnylam Pharmaceuticals afirma que la tasa de transición acumulativa de los medicamentos de interferencia de ARN (ARNi) de la fase clínica 1 a la fase 3 alcanza el 64,4%, que es significativamente mayor que la tasa de éxito de los fármacos tradicionales del 5-7%. Además, los plazos para el descubrimiento de fármacos de ARN suelen medirse en meses, en lugar de los años necesarios para los fármacos tradicionales, y se asocian con costos más bajos. Sin embargo, a pesar de estas ventajas, las técnicas experimentales actuales como CRISPR y los métodos computacionales como la secuenciación de ARN aún no satisfacen las demandas de velocidad y diversidad en el desarrollo de fármacos de ARN.

La inteligencia artificial está preparada para llenar este vacío. El artículo destaca la capacidad de la IA para aprovechar la computación paralela y aprender patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos, abordando así las limitaciones de los métodos existentes. Los enfoques impulsados ​​por la IA pueden aumentar la eficiencia del desarrollo de fármacos y abrir nuevas oportunidades para identificar candidatos a fármacos innovadores. Los autores describen tres estrategias principales que la IA puede utilizar para impulsar avances en el desarrollo de fármacos de ARN: enfoques basados ​​en datos, enfoques basados ​​en estrategias de aprendizaje y enfoques impulsados ​​por el aprendizaje profundo.

Los enfoques basados ​​en datos proporcionan la base al aprovechar grandes conjuntos de datos y técnicas de minería de reglas para extraer patrones y relaciones significativos entre las moléculas de ARN y sus estructuras o funciones biológicas. Los enfoques de aprendizaje basados ​​en estrategias utilizan técnicas como la inferencia causal y el aprendizaje por refuerzo para optimizar los procesos de toma de decisiones. Los enfoques basados ​​en el aprendizaje profundo, que representan niveles más altos de complejidad y automatización, aprovechan grandes modelos de lenguaje como ChatGPT para analizar secuencias largas de ARN y respaldar el diseño de novo de ARN funcionales.

El artículo imagina un flujo de trabajo futuro para el desarrollo de fármacos de ARN impulsado por IA basado en un sistema interactivo basado en software. Este sistema tendría dos circuitos de retroalimentación clave: un circuito interno que se centra en el diseño basado en plataformas para mejorar el rendimiento de los modelos de IA y un circuito externo que integra datos del mundo real para perfeccionar continuamente el desarrollo de fármacos. El flujo de trabajo comenzaría con la digitalización integral de los datos de ARN, seguida del diseño personalizado de candidatos a fármacos, evaluaciones de fármacos, síntesis automatizada y experimentos biológicos para la validación clínica preliminar. A continuación, los fármacos candidatos seleccionados se combinarían con sistemas de administración adecuados y se utilizarían en una simulación en línea para la observación temprana de la dinámica de administración, los efectos de los medicamentos y los procesos de degradación en el cuerpo humano.

Los autores identifican varios temas de investigación desafiantes para el futuro cercano, incluida la visualización integral de alta resolución, el desarrollo personalizado de fármacos de ARN y el desarrollo de una plataforma de generación de ARN editable. Estos avances podrían conducir a una representación más completa e interactiva de las estructuras del ARN y su comportamiento en sistemas biológicos y permitir el desarrollo de medicamentos de ARN altamente personalizados adaptados a los perfiles genéticos individuales.

Los beneficios económicos y sociales del desarrollo de fármacos de ARN impulsados ​​por la IA son notables. La automatización impulsada por la IA reduce las tareas que requieren mucha mano de obra y permite una identificación más rápida y precisa de objetivos de ARN, lo que genera ahorros de costos y pruebas aceleradas de terapias de ARN. A medida que la plataforma escala industrialmente, garantiza una calidad constante de los medicamentos y una mayor rentabilidad a través de procesos optimizados y repetibles.

La integración de la IA en el desarrollo de fármacos de ARN tiene el potencial de transformar el futuro de la terapéutica. Al aprovechar las capacidades de la IA, los investigadores pueden explorar sistemáticamente nuevas estructuras de ARN, identificar candidatos a fármacos prometedores y acelerar el proceso de desarrollo de fármacos, lo que en última instancia conducirá a modelos de desarrollo más sostenibles y económicos con beneficios de gran alcance.

Fuentes: