La IA y los científicos humanos trabajan juntos para descubrir nuevas combinaciones de medicamentos contra el cáncer

La IA y los científicos humanos trabajan juntos para descubrir nuevas combinaciones de medicamentos contra el cáncer

Un "científico de IA" que trabaja en colaboración con científicos humanos ha descubierto que las combinaciones de medicamentos baratos y seguros, utilizados para tratar afecciones como el colesterol alto y la adicción al alcohol, también podrían ser eficaces en el tratamiento del cáncer, un nuevo enfoque prometedor para el descubrimiento de fármacos.

El equipo de investigación dirigido por la Universidad de Cambridge utilizó el modelo de lenguaje grande (LLM) GPT-4 para identificar patrones ocultos enterrados en las montañas de la literatura científica para identificar posibles nuevos medicamentos contra el cáncer.

Para probar su enfoque, los investigadores llevaron a GPT-4 a identificar posibles nuevas combinaciones de medicamentos que podrían tener un impacto significativo en una línea celular de cáncer de mama comúnmente utilizada en la investigación médica. Le ordenaron evitar los medicamentos contra el cáncer estándar, identificar medicamentos que ataquen las células cancerosas sin dañar las células sanas y priorizar los medicamentos que fueran asequibles y estuvieran aprobados por los reguladores.

Luego, científicos humanos probaron las combinaciones de fármacos propuestas por GPT-4, tanto en combinación como individualmente, para medir su eficacia contra las células de cáncer de mama.

En la primera prueba de laboratorio, tres de las 12 combinaciones de fármacos propuestas por GPT-4 funcionaron mejor que los fármacos actuales contra el cáncer de mama. Luego, el LLM aprendió de estas pruebas y propuso otras cuatro combinaciones, tres de las cuales también mostraron resultados prometedores.

Los resultados, informados en elRevista de la interfaz de la Royal Societyrepresentan la primera instancia de un sistema de circuito cerrado en el que los resultados experimentales guiaron un LLM, y los resultados del LLM, interpretados por científicos humanos, guiaron experimentos adicionales. Los investigadores dicen que herramientas como los LLM no reemplazarán a los científicos, sino que podrían supervisar a los investigadores de IA, con la capacidad de surgir, adaptarse y acelerar los descubrimientos en áreas como la investigación del cáncer.

A menudo, los LLM como GPT-4 arrojan resultados que no son ciertos y se conocen como alucinaciones. Sin embargo, en la investigación científica, las alucinaciones a veces pueden ser una ventaja si conducen a nuevas ideas que vale la pena probar.

"Los LLM de supervisión proporcionan una capa escalable e imaginativa de exploración científica y pueden ayudarnos como científicos humanos a investigar nuevas vías en las que no habíamos pensado antes", dijo el profesor Ross King del Departamento de Ingeniería Química y Biotecnología de Cambridge, quien dirigió la investigación. "Esto puede resultar útil en áreas como el descubrimiento de fármacos, donde es necesario analizar miles de compuestos".

Basándose en las aportaciones de científicos humanos, GPT-4 seleccionó fármacos basándose en la interacción entre el pensamiento biológico y los patrones ocultos en la literatura científica.

No se trata de que la automatización reemplace a los científicos, sino de una nueva forma de colaborar. Guiada por indicaciones de expertos y comentarios experimentales, la IA actuó como un compañero de investigación incansable, navegando por un inmenso espacio de hipótesis y sugiriendo ideas que a los humanos les llevaría más tiempo implementar por sí solos. “

Dr. Héctor Zenil, coautor del King's College London

Las alucinaciones, normalmente consideradas defectos, se convirtieron en una característica, creando combinaciones poco convencionales que valían la pena probar y validar en el laboratorio. Los científicos humanos examinaron las razones mecanicistas por las que el LLM sugirió estas combinaciones en primer lugar, alimentando el sistema de un lado a otro en múltiples iteraciones.

Al explorar sinergias sutiles y vías pasadas por alto, GPT-4 ayudó a identificar seis pares de fármacos prometedores, todos probados mediante experimentos de laboratorio. Entre las combinaciones, destacaron la simvastatina (comúnmente utilizada para reducir el colesterol) y el disulfiram (utilizado en la adicción al alcohol) contra las células del cáncer de mama. Algunas de estas combinaciones muestran el potencial para futuras investigaciones en reparación terapéutica.

Estos medicamentos, si bien no se asocian tradicionalmente con la atención del cáncer, podrían ser tratamientos potenciales contra el cáncer, aunque primero necesitarían realizar ensayos clínicos a gran escala.

"Este estudio muestra cómo la IA puede integrarse directamente en el ciclo iterativo del descubrimiento científico, permitiendo la generación y validación de hipótesis basadas en datos en tiempo real", dijo Zenil.

"La capacidad de los LLM supervisados ​​para proponer hipótesis en todas las disciplinas, considerar hallazgos anteriores y colaborar en iteraciones a través de una nueva frontera en la investigación científica", dijo King. "Un científico de IA ya no es una metáfora sin validación experimental: ahora puede ser un colaborador en el proceso científico".

La investigación fue apoyada en parte por la Fundación Alice Wallenberg y el Consejo de Investigación de Ciencias Físicas e Ingeniería del Reino Unido (EPSRC).

Fuentes: