Descripción general del muestreo y el entrenamiento utilizando un modelo de flujo de estado previamente capacitado. Crédito: ARXIV (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2504.08051
Investigadores de la Universidad Simon Fraser han presentado un marco de inteligencia artificial que podría transformar el desarrollo de fármacos y acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos.
En un posible avance para la atención médica, el nuevo estudio presenta un método innovador que aborda uno de los desafíos más persistentes de la industria farmacéutica: cómo diseñar y hacer moléculas de fármacos efectivas. El trabajo es publicado en el servidor de preimpresión ARXIV.
Durante años, las herramientas de IA han mostrado una gran promesa en el diseño de estructuras moleculares complejas que pueden, en teoría, interactuar con los objetivos de la enfermedad. Sin embargo, muchas de estas moléculas “perfectas” resultan imposibles de fabricar en laboratorios del mundo real.
Se espera que este nuevo proceso pueda reducir drásticamente la cantidad de tiempo que lleva descubrir y fabricar medicamentos utilizados para tratar enfermedades comunes, como el cáncer.
Martin Ester, profesor de ciencias de la computación en SFU, dice: “El desarrollo de un nuevo medicamento es un proceso extremadamente lento y costoso. Como regla general, las personas siempre dicen que se necesitan 10 años y $ 1 mil millones de dólares para traer un nuevo medicamento al mercado. Nuestra esperanza es que nuestro método sea significativamente este proceso para que se descubran los nuevos medicamentos, para que se descubran los nuevos medicamentos.
Uno de los desafíos centrales para el diseño de fármacos de IA es la vía de síntesis: la capacidad de crear una receta química realista para construir la molécula. Sin esto, incluso las moléculas diseñadas con IA más prometedoras a menudo se descartan, lo que lleva a tiempo y recursos desperdiciados.
“La lucha contra la enfermedad comienza con la identificación de la proteína que causa la enfermedad”, explica Tony Shen, Ph.D. Estudiante y autor principal del periódico. “En el laboratorio, los modelos de computadora se utilizan para diseñar moléculas que se unan a la proteína causante de la enfermedad, a menudo desactivando y deteniendo su actividad nociva. Todo el proceso es un poco como tratar de diseñar una llave que encaje en una cerradura”.
El nuevo método presentado en el estudio, llamado CGFLOW, presenta un enfoque de doble diseño que permite a AI modelar simultáneamente cómo se construye una molécula y cómo se ve en el espacio 3D.
Esta combinación es esencial para generar moléculas que no solo son biológicamente efectivas sino también factibles químicamente.
“Hemos desarrollado un método de aprendizaje automático que prácticamente garantiza que la molécula generada se puede crear a través de la síntesis química en el mundo real”, dice Ester. “Este es un aspecto muy importante para traducir los resultados de estos modelos generativos a aplicaciones prácticas. Es muy emocionante”.
En lugar de diseñar moléculas de una vez, CGFlow las ensambla paso a paso, al igual que esculpir una estatua agregando una pieza de arcilla a la vez. Con cada paso, la IA aprende cómo el nuevo componente cambia la forma y la función general de la molécula, lo que resulta en diseños más precisos y eficientes.
El potencial del modelo ya se está reconociendo más allá del laboratorio. Varias compañías están buscando adoptar el marco CGFLOW para el descubrimiento de medicamentos contra el cáncer en etapa temprana, ofreciendo una nueva esperanza en la lucha contra las enfermedades complejas.
“El siguiente paso es llevar nuestro método a la industria para que pueda usarse y mejorarse. Estamos realmente interesados en trabajar con la industria para evaluar y desarrollar aún más CGFLOW en aplicaciones prácticas”, agrega Ester.
El estudio fue presentado en el Conferencia internacional sobre aprendizaje automático 2025en Vancouver.
Más información: Tony Shen et al, Flujos de composición para la molécula 3D y el codiseño de la vía de síntesis, ARXIV (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2504.08051
Información en el diario: ARXIV
Proporcionado por la Universidad Simon Fraser
Cita: Una nueva herramienta de IA diseña drogas médicas y les dice a los científicos cómo hacerlos (2025, 13 de agosto) recuperado el 13 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-ai-tool-medical-drugs-scientists.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
