La salud de hoy necesita el conocimiento de mañana, es por esto que ahora la Inteligencia Artificial IBM ha permitido a los médicos, investigadores, instituciones y laboratorios impulsar la innovación en el cuidado de la salud con soluciones de inteligencia artificial, tecnologías de nube híbrida, automatización y muy pronto la computación cuántica.
Por ejemplo, la resistencia a los antibióticos es una gran amenaza para la salud humana, más aún durante la actual pandemia. En esta línea, este desafío -que solo en Estados Unidos afecta a más de tres millones de personas que se infectan con bacterias u hongos resistentes a los antibióticos cada año- también es una preocupación en América Latina. Por su parte, la Organización Mundial de la Salud está trabajando en una iniciativa global, que incluye a los países de América Latina, para coordinar una respuesta a este enorme problema.
Sin embargo, se están desarrollando muy pocos antibióticos nuevos para reemplazar a los que ya no funcionan, aplicando Inteligencia Artificial IBM para mejorar su funcionamiento.
Inteligencia Artificial IBM para mejorar la salud en el mundo
Allanando el camino hacia la era del descubrimiento acelerado, el equipo de investigación de IBM Research ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede ayudar a acelerar el diseño de moléculas para antibióticos novedosos, de hecho el equipo describe cómo se utilizó para crear dos nuevos péptidos antimicrobianos no tóxicos (non-toxic antimicrobial peptides – AMPs) con una gran potencia de amplio espectro. Los péptidos son moléculas pequeñas, se trata de cadenas cortas de aminoácidos, que son los componentes básicos de las proteínas. El enfoque del equipo supera a otros métodos de diseño de AMP líderes en casi un 10%.
Más allá de los antibióticos, este sistema de Inteligencia Artificial IBM generativa podría acelerar el proceso de diseño de las mejores moléculas posibles para nuevos fármacos y materiales, lo que permitiría a los científicos utilizar la IA para descubrir y diseñar mejores candidatos para fármacos y terapias más eficaces para enfermedades, materiales para absorber y capturar carbono para ayudar a combatir el cambio climático, materiales para una producción y almacenamiento de energía más inteligente, y mucho más. Para luchar contra estos desafíos debemos acelerar la tasa de descubrimiento de moléculas nuevas y funcionales a escala.
El equipo de IBM Research utilizó un modelo generativo denominado autocodificador generativo profundo para aprender sobre el vasto espacio de moléculas peptídicas conocidas. El modelo capturó información significativa, lo que permitió explorar más allá de las plantillas antimicrobianas conocidas.
Tiempos de respuesta y producción
En 48 días, el enfoque de diseño molecular impulsado por Inteligencia Artificial IBM busca acelerar el descubrimiento que permitió al equipo identificar, sintetizar y probar experimentalmente 20 nuevos péptidos antimicrobianos candidatos generados por IA.
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