Investigadores de la Universidad de Cambridge han desarrollado un método basado en aprendizaje automático para acelerar la búsqueda de tratamientos contra el Parkinson, una enfermedad neurodegenerativa que afecta ya a más de seis millones de personas en el mundo y que, según las previsiones, triplicará esa cifra para 2040.
Cómo funciona el método
El equipo usó modelos de IA para analizar millones de compuestos químicos y detectar cuáles impiden que la alfasinucleína, una proteína clave en la patología del Parkinson, forme agregados tóxicos. El proceso es iterativo: el modelo propone candidatos, el laboratorio los prueba, y esos resultados vuelven a alimentar al modelo para refinar la siguiente ronda. Con ese método el equipo ya ha identificado cinco compuestos con una potencia especialmente alta.
La diferencia frente al cribado tradicional
Buscar candidatos a fármaco a la manera clásica, probando compuesto por compuesto en el laboratorio, es lento, caro y la mayoría de las veces no llega a nada. Con este método, el cribado inicial es diez veces más rápido y mil veces más barato, según los propios investigadores. No es el primer resultado de este tipo en 2024: meses después, otro equipo usó IA para predecir casi un millón de antibióticos potenciales ocultos en microbios, lo que confirma que el cribado computacional masivo se está volviendo la norma, no la excepción, en el descubrimiento de fármacos.
Por qué importa para los pacientes
Hoy no existe ningún tratamiento que modifique el curso del Parkinson: las terapias actuales solo alivian síntomas. Encontrar moléculas capaces de frenar la enfermedad en sí, y no solo sus síntomas, cambiaría de forma real la vida de los pacientes. El profesor Michele Vendruscolo, que ha liderado la investigación, lo resume así: “La IA está teniendo un impacto real, acelerando todo el proceso de identificación de los candidatos más prometedores. Esto significa que podemos iniciar múltiples programas de descubrimiento de fármacos en lugar de solo uno, gracias a la enorme reducción de tiempo y costes”.
Otros laboratorios apuestan por lo mismo
Cambridge no es el único centro que ha apostado por la IA para acelerar el descubrimiento de fármacos. Isomorphic Labs, la spin-off de Alphabet nacida de DeepMind, sigue una lógica parecida a mayor escala, con rondas de financiación dedicadas específicamente a aplicar IA al diseño de moléculas.
La investigación se publicó en Nature Chemical Biology y se llevó a cabo en el Chemistry of Health Laboratory de Cambridge, financiado por el UK Research Partnership Investment Fund (UKRPIF) para llevar investigación académica a programas clínicos reales.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto acelera la IA la búsqueda de fármacos para el Parkinson?
El cribado inicial de compuestos es diez veces más rápido y mil veces más barato que con los métodos tradicionales, según el equipo de Cambridge.
¿Qué proteína se busca bloquear?
La alfasinucleína, cuya agregación tóxica es una de las características centrales de la patología del Parkinson.
¿Cuántos compuestos prometedores se han identificado?
Cinco compuestos con una potencia especialmente alta, fruto de varias rondas de refinamiento entre el modelo de IA y las pruebas de laboratorio.
¿Existe ya un tratamiento que modifique el curso del Parkinson?
No. Las terapias actuales solo alivian los síntomas; ningún fármaco aprobado modifica hoy el curso de la enfermedad.
Más información: Universidad de Cambridge
