Los laboratorios de biotecnología están utilizando IA inspirada en DALL-E para inventar nuevos medicamentos

Hoy, dos laboratorios anunciaron por separado programas que usan modelos de difusión para generar diseños para nuevas proteínas con más precisión que nunca. Generate Biomedicines, una startup con sede en Boston, revelada un programa llamado Chromaque la compañía describe como el “DALL-E 2 de la biología”.

Al mismo tiempo, un equipo de la Universidad de Washington dirigido por el biólogo David Baker ha construido un programa similar llamado RoseTTAFold Diffusion

. En un documento preliminar publicado en línea hoy, Baker y sus colegas muestran que su modelo puede generar diseños precisos para proteínas novedosas que luego pueden cobrar vida en el laboratorio. “Estamos generando proteínas que realmente no tienen similitud con las existentes”, dice Brian Trippe, uno de sus co-desarrolladores, de RoseTTAFold.

Estos generadores de proteínas se pueden dirigir para producir diseños para proteínas con propiedades específicas, como forma, tamaño o función. En efecto, esto hace posible crear nuevas proteínas para realizar determinados trabajos bajo demanda. Los investigadores esperan que esto eventualmente conduzca al desarrollo de medicamentos nuevos y más efectivos. “Podemos descubrir en minutos qué tardó millones de años en evolucionar”, dice Gevorg Grigoryan, director ejecutivo de Generate Biomedicines.

“Lo notable de este trabajo es la generación de proteínas de acuerdo con las restricciones deseadas”, dice Ava Amini, biofísica de Microsoft Research en Cambridge, Massachusetts.

Las proteínas son los componentes básicos de los sistemas vivos. En los animales, digieren los alimentos, contraen los músculos, detectan la luz, impulsan el sistema inmunológico y mucho más. Cuando las personas se enferman, las proteínas juegan un papel.

Las proteínas son, por lo tanto, los principales objetivos de los fármacos. Y muchos de los medicamentos más nuevos de hoy en día se basan en proteínas. “La naturaleza usa proteínas para prácticamente todo”, dice Grigoryan. “La promesa que ofrece para las intervenciones terapéuticas es realmente inmensa”.

Pero los diseñadores de medicamentos actualmente tienen que basarse en una lista de ingredientes compuesta por proteínas naturales. El objetivo de la generación de proteínas es ampliar esa lista con un grupo casi infinito de proteínas diseñadas por computadora.

Las técnicas computacionales para el diseño de proteínas no son nuevas. Pero los enfoques anteriores han sido lentos y no muy buenos en el diseño de proteínas grandes o complejos de proteínas: máquinas moleculares compuestas de múltiples proteínas acopladas. Y tales proteínas son a menudo cruciales para el tratamiento de enfermedades.