La empresa farmacéutica estadounidense, Eli Lilly lidera una revolución en el diseño de nuevos medicamentos a través de la utilización de Inteligencia Artificial Generativa, cuyo avance disruptivo fue anunciado recientemente por Diogo Rau, director de información y digital de dicha empresa, durante la Cumbre del Consejo Ejecutivo de Tecnología de CNBC.

La IA generativa, en experimentos recientes, demostró una alta capacidad para crear estructuras moleculares a una gran velocidad y con una creatividad que supera con creces las capacidades humanas.

Candidatos de medicamentos con IA

Por otra parte, Rau reveló que esta tecnología ha sido capaz de identificar candidatos a medicamentos con estructuras 'extrañas', que desafían las convenciones establecidas en las bases de datos moleculares existentes de la empresa.

De hecho, en tan solo cinco minutos, la IA ha generado tantas moléculas como Lilly podría sintetizar en todo un año mediante métodos convencionales en laboratorio.

La reacción inicial de los ejecutivos de Lilly ante los diseños generados por la IA fue de escepticismo, pero la sorprendente respuesta de los investigadores ha sido positiva.

Revolución médica

Este avance se suma a la revolución médica impulsada por la inteligencia artificial, que ha alcanzado un punto culminante con la creación de AlphaFold por parte de DeepMind, la unidad de IA de Google.

AlphaFold ha permitido una comprensión más profunda de la estructura de las proteínas, abriendo nuevas vías para el desarrollo y diseño de fármacos.

Kimberly Powell, vicepresidenta de atención sanitaria en Nvidia, resaltó la capacidad de los modelos transformadores de IA para interpretar secuencias de aminoácidos y determinar la estructura de las proteínas a escalas y resoluciones sin precedentes.

Lo que ha desencadenado nuevas estrategias para el análisis y diseño de fármacos, aprovechando un vasto catálogo de sustancias químicas ya digitalizadas.

Supercomputadoras para crear medicamentos

La introducción de supercomputadoras de IA y técnicas inspiradas en el modelo de GPT está permitiendo simular el comportamiento biológico y químico de potenciales medicamentos, acelerando los tiempos de desarrollo e incrementando las tasas de éxito en las pruebas clínicas.

Este enfoque reduce el ciclo de descubrimiento de años a meses, elevando la probabilidad de éxito del proceso.

La reducción en el tiempo y el costo del desarrollo de nuevos fármacos representa no solo un avance científico, sino también una oportunidad económica significativa para la industria farmacéutica, con la posibilidad de acortar los plazos de desarrollo y aumentar la eficiencia en la creación de tratamientos innovadores.

Artículo realizado con apoyo de la IA

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