La inteligencia artificial redefine el estudio de las proteínas y abre una nueva etapa en la búsqueda de fármacos

El avance de la inteligencia artificial ya dejó de ser una promesa abstracta para convertirse en una herramienta concreta dentro de los laboratorios de biomedicina, y uno de los terrenos donde esa transformación se hace más visible es el análisis de proteínas. El sistema AlphaFold, desarrollado por DeepMind, permitió examinar a gran escala las estructuras tridimensionales de esas moléculas, un conocimiento que resulta fundamental para investigar enfermedades y diseñar medicamentos con mayor precisión.

La aplicación de estas tecnologías no se limita a procesar información con mayor rapidez. Los modelos actuales pueden trabajar con grandes conjuntos de datos biológicos y simular secuencias moleculares, dos capacidades que se conectan con preguntas clínicas muy concretas: cómo funciona el organismo en condiciones normales y de qué manera es posible intervenir cuando una enfermedad altera ese funcionamiento.

El planteo de Suleyman: unir genética, química y clínica en un mismo modelo

En su libro La ola que viene: Tecnología, poder y el gran dilema del siglo XXI, el cofundador de DeepMind Mustafa Suleyman propone dar un paso más y reunir información genética, química y clínica dentro de los mismos sistemas de inteligencia artificial. Según describe, esa combinación podría facilitar la detección temprana de enfermedades, orientar el desarrollo de nuevas terapias y adecuar los tratamientos a las particularidades de cada paciente, un escenario que se inscribe en el campo de la medicina personalizada.

“Entender el ADN como información que la ciencia puede estudiar y modificar mediante herramientas de laboratorio y sistemas informáticos es el punto de partida de su planteo, que proyecta una integración cada vez mayor entre biología molecular y capacidad de cómputo.”Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind

Envejecimiento, epigenoma y los límites del debate

La investigación del envejecimiento forma parte de ese mismo panorama. Suleyman menciona a la compañía Altos Labs entre los proyectos que estudian la reprogramación del epigenoma, es decir, los mecanismos que regulan la actividad de los genes, con el objetivo de explorar maneras de frenar o revertir el deterioro celular. A partir de esos desarrollos, el autor imagina un futuro en el que alcanzar los cien años con buena salud sea una situación habitual, aunque esa expectativa aparece en el libro como una proyección a varias décadas y no como un resultado ya alcanzado.

• AlphaFold permitió analizar estructuras de proteínas a gran escala, una base para investigar enfermedades y diseñar fármacos.
• Los modelos de IA pueden integrar datos genéticos, químicos y clínicos para pensar tratamientos personalizados.
• Proyectos como Altos Labs investigan la reprogramación del epigenoma para frenar o revertir el envejecimiento.
• Suleyman advierte que las mejoras físicas y cognitivas abren interrogantes sobre acceso, regulación y límites éticos.

El autor también señala que estas posibles mejoras físicas y cognitivas plantean preguntas ineludibles sobre el acceso equitativo, la regulación estatal y los límites éticos de intervenir sobre el cuerpo humano. Se trata de un debate que, según su mirada, recién comienza y que requerirá consensos amplios antes de que estos avances se traduzcan en aplicaciones cotidianas dentro del sistema de salud.