Un equipo de investigadores españoles desarrolló una molécula con la asistencia de herramientas de inteligencia artificial (IA) para tratar afecciones como el alzhéimer, el síndrome de Down y diversos tipos de cáncer.
La investigación contó con expertos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidad Pontificia Comillas y la compañía AItenea Biotech, todos en España, para abordar el proceso de la proteína denominada DYRK1A.
De acuerdo con el estudio, publicado el 6 de junio en la revista especializada Journal of Medicinal Chemistry, esta proteína se encuentra en niveles elevados en enfermedades como las mencionadas y la molécula es capaz de lograr su inhibición.
Los científicos explicaron que la reducción de la actividad de DYRK1A podría contribuir a prevenir o ralentizar los procesos patológicos relacionados con la acumulación de proteínas tau hiperfosforiladas, asociadas a la neurodegeneración, un fenómeno que daña progresivamente las células nerviosas.
Proceso para desarrollar la molécula
Nuria E. Campillo, coautora principal del estudio, detalló que el proceso de creación de esta nueva categoría de compuestos se realizó mediante una innovadora estrategia computacional.
El ensayo integró la IA generativa para crear datos nuevos de las proteínas asociadas a las enfermedades y tumores a partir de los existentes, con modelos predictivos.
Además, se emplearon técnicas tradicionales como el acoplamiento molecular (que estudia cómo las moléculas se unen entre sí) y cálculos de teoría funcional de la densidad (un método matemático para comprender las propiedades de las moléculas).
El equipo de investigación también implementó modelos de relación cuantitativa estructura-actividad, que mejoran la exactitud en la predicción de las propiedades biológicas de los compuestos, incluyendo tanto la afinidad de las moléculas con la proteína DYRK1A como su posible toxicidad.
Esta combinación de metodologías permitió el diseño de la molécula con potencial terapéutico desde su origen, incluso en situaciones donde la información experimental disponible era limitada.
Función de la nueva molécula para tratar enfermedades y tumores
Simón Rodríguez, autor principal de la investigación, acotó que el modelo de IA que utilizaron abarca diferentes enfoques multidisciplinarios para generar miles de nuevas moléculas con precisión y confiabilidad de las predicciones sobre sus propiedades.
Entre los compuestos que generaron en esta oportunidad, los investigadores destacaron el pirazolil-1H-pirrolo[2,3-b]piridina, una molécula que demostró una potente capacidad para inhibir la actividad de la proteína DYRK1A a concentraciones muy bajas, lo que reduciría los síntomas y progresión de las afecciones.
Adicionalmente, la molécula presentó propiedades antioxidantes, antiinflamatorias, y una adecuada permeabilidad cerebral, lo que permite que atraviese la barrera hematoencefálica, una capa protectora del cerebro, para facilitar así su acción terapéutica sobre el alzhéimer, el síndrome de Down y tumores cancerígenos.
David Ríos Insua, otro coautor del estudio, resaltó que esta estrategia con IA acelera el proceso de diseño de nuevas moléculas, ya que los ensayos con métodos convencionales podrían extenderse por varios años.
Siguientes pasos en la investigación
Una vez identificados los compuestos, los científicos procedieron a su síntesis y evaluación mediante ensayos enzimáticos y celulares en laboratorio. Ahora, el siguiente paso en la investigación consistirá en optimizar estos compuestos y evaluarlos en modelos preclínicos, que son etapas iniciales de prueba antes de estudios en humanos.
Los científicos planean perfeccionar las moléculas a través de una integración directa de los modelos naturales con los generativos por IA.
Adicionalmente, se desarrollarán otras pruebas para complementar la predicción de la toxicidad y para hacer más específica la formulación de los tratamientos a través de la combinación con el aprendizaje por refuerzo, que es una rama de la IA
La investigación resalta que estos protocolos de diseño de moléculas son adaptables a otros objetivos terapéuticos clínicos, por lo que su futura aplicación en humanos podría abarcar tratamientos para un rango más amplio de enfermedades.
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