{"id":23311,"date":"2021-06-24T10:15:58","date_gmt":"2021-06-24T16:15:58","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23311"},"modified":"2021-06-24T10:16:28","modified_gmt":"2021-06-24T16:16:28","slug":"como-el-aprendizaje-automatico-revolucionara-el-descubrimiento-de-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/como-el-aprendizaje-automatico-revolucionara-el-descubrimiento-de-farmacos\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo el aprendizaje autom\u00e1tico revolucionar\u00e1 el descubrimiento de f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"

Durante los \u00faltimos 18 meses, todos hemos visto cu\u00e1n crucial puede ser la industria farmac\u00e9utica para la sociedad durante una crisis de salud p\u00fablica.\u00a0La capacidad de descubrir, desarrollar y distribuir nuevos f\u00e1rmacos de forma r\u00e1pida y segura no es solo un problema empresarial abstracto, sino que deber\u00eda interesar a toda la sociedad. Mejorar la velocidad a la que podemos descubrir nuevos f\u00e1rmacos y compuestos, ya sea en La respuesta a una nueva enfermedad o un nuevo tratamiento para una enfermedad existente es incre\u00edblemente importante para todos nosotros.\u00a0Y, en lo que respecta al\u00a0descubrimiento de f\u00e1rmacos\u00a0, existe una tecnolog\u00eda que sabemos que ser\u00e1 verdaderamente revolucionaria: el aprendizaje autom\u00e1tico (ML).<\/span><\/p>\n

El plegamiento de prote\u00ednas muestra el potencial de ML<\/span><\/h3>\n

Una aplicaci\u00f3n interesante del potencial de ML para el descubrimiento de f\u00e1rmacos que lleg\u00f3 a los titulares a finales del a\u00f1o pasado fue el desaf\u00edo de plegamiento de prote\u00ednas, con el\u00a0DeepMind<\/a>\u00a0programa AlphaFold del equipo de hacer un gran avance en el campo.\u00a0El plegamiento de prote\u00ednas – descubrir la estructura 3D de las prote\u00ednas – nos permite saber qu\u00e9 compuestos pueden interactuar con ellos y c\u00f3mo, lo que nos permite desarrollar tratamientos nuevos, altamente especializados y efectivos.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, el plegamiento de prote\u00ednas es actualmente muy dif\u00edcil; en este momento, los cient\u00edficos deben tomar una prote\u00edna, disolverla en agua, cristalizarla y luego difractar la luz a trav\u00e9s de ese cristal para descubrir la forma de la prote\u00edna.\u00a0Este es un proceso largo y puede llevar semanas o meses obtener los datos de la estructura de una sola prote\u00edna, y luego muchos meses m\u00e1s para analizar esos datos para descubrir c\u00f3mo interact\u00faa con una variedad de compuestos qu\u00edmicos.<\/span><\/p>\n

Con cientos de millones de prote\u00ednas que ser\u00edan \u00fatiles para estudiar, es esencial una mejor soluci\u00f3n al desaf\u00edo del plegamiento de prote\u00ednas.\u00a0ML promete una soluci\u00f3n potencial: al observar prote\u00ednas de las que ya conocemos la estructura 3D, se pueden entrenar modelos como AlphaFold para ver los datos qu\u00edmicos en bruto de una prote\u00edna desconocida y doblarlos en consecuencia en cuesti\u00f3n de horas o d\u00edas, muchos veces m\u00e1s r\u00e1pido que los m\u00e9todos actuales.<\/span><\/p>\n

El estado del descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/span><\/h3>\n

Por s\u00ed solo, acelerar el plegamiento de prote\u00ednas es un avance muy interesante.\u00a0Pero los efectos secundarios de este desarrollo tambi\u00e9n son muy convincentes.\u00a0Actualmente, muchos descubrimientos de f\u00e1rmacos requieren una serie de experimentos en laboratorios para determinar la composici\u00f3n y eficacia de un f\u00e1rmaco.\u00a0Los laboratorios son extremadamente costosos de construir y mantener, por lo que hay un l\u00edmite en la cantidad de ellos disponibles, lo que significa que hay un l\u00edmite en la cantidad de equipos que pueden descubrir nuevos medicamentos o compuestos en cualquier momento.<\/span><\/p>\n

ML ofrece la oportunidad de cambiar completamente esta relaci\u00f3n al permitir que los equipos realicen muchas de las partes vitales del trabajo de descubrimiento de f\u00e1rmacos sin ingresar a un laboratorio h\u00famedo.\u00a0En cambio, ese trabajo cognitivo y ese tiempo se pueden emplear en otra parte, como verificar los resultados de ese modelo o probar las interacciones de un f\u00e1rmaco resultante con cultivos de tejidos.<\/span><\/p>\n

El potencial del ML tampoco se limita al plegamiento de prote\u00ednas, con muchas tareas como interpretar grandes conjuntos de datos a partir de los resultados, realizar predicciones de s\u00edntesis de mol\u00e9culas y reactivos y predecir las propiedades biol\u00f3gicas de los compuestos que tambi\u00e9n se revisar\u00e1n mediante la implementaci\u00f3n de modelos ML.\u00a0Esto ofrece la posibilidad de avances considerablemente m\u00e1s r\u00e1pidos al reducir la demanda de tiempo de laboratorio y hacer que el tiempo dedicado a los laboratorios sea mucho m\u00e1s efectivo.\u00a0El resultado es que, adem\u00e1s de ser potencialmente mucho m\u00e1s eficaz en la b\u00fasqueda de nuevos compuestos, el ML permitir\u00e1 que el descubrimiento de f\u00e1rmacos sea mucho m\u00e1s productivo que nunca.<\/span><\/p>\n

Gesti\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico para el descubrimiento de f\u00e1rmacos<\/span><\/h3>\n

El mayor desaf\u00edo que enfrentan muchas empresas farmac\u00e9uticas al adoptar el aprendizaje autom\u00e1tico no es tanto comprender o desarrollar estos revolucionarios modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0M\u00e1s a\u00fan, uno de los grandes problemas radica en la log\u00edstica de implementar estos modelos a escala.\u00a0Los beneficios de implementar el aprendizaje autom\u00e1tico en los procesos son claros; el mayor desaf\u00edo es garantizar que esta tecnolog\u00eda se pueda implementar con el monitoreo y la explicabilidad adecuados integrados para minimizar el riesgo.<\/span><\/p>\n

La implementaci\u00f3n de modelos ML en masa para cualquier organizaci\u00f3n plantea desaf\u00edos: los equipos deben monitorear los modelos a escala, manejar las transiciones entre iteraciones de modelos, asignar recursos inform\u00e1ticos y de almacenamiento en sus modelos y tambi\u00e9n cumplir con todas las preocupaciones normativas y de cumplimiento necesarias en su sector.\u00a0Para la industria farmac\u00e9utica, esto es particularmente pronunciado dada la cantidad de dinero que a menudo est\u00e1 en juego en el proceso de descubrimiento de f\u00e1rmacos, as\u00ed como la importancia \u00e9tica, regulatoria y social de procesos s\u00f3lidos para el descubrimiento y desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/span><\/p>\n

Es por eso que, a medida que encontremos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s innovadores que entran en juego, la importancia de las operaciones de aprendizaje autom\u00e1tico (MLOps) solo seguir\u00e1 creciendo.\u00a0Si deseamos ver el ML escalar y cumplir consistentemente sus promesas para el descubrimiento de f\u00e1rmacos, el papel y la importancia de los procedimientos y herramientas de MLOps consistentes y bien definidos deben crecer.\u00a0De esa manera, podemos asegurarnos de que el aprendizaje autom\u00e1tico aproveche su potencial para brindar avances m\u00e9dicos.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Editor\u2019s Choice. (2021d, junio 23). How machine learning will revolutionise drug discovery. Recuperado 24 de junio de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/how-machine-learning-will-revolutionise-drug-discovery-123495722\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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