Dos grandes farmacéuticas miembros del Consorcio de Biología Estructural con IA (AISB) se unieron el jueves a la Universidad de Columbia y a la empresa alemana de seguridad de redes Apheris para mejorar la precisión predictiva y la generalización de un modelo de IA, denominado OpenFold3, que podría utilizarse para impulsar el descubrimiento de fármacos.
Según Apheris, los algoritmos desarrollados actualmente para el descubrimiento de fármacos suelen estar limitados por la disponibilidad de datos sobre la estructura de proteínas y ligandos con los que entrenarlos. «Se reconoce comúnmente que las bases de datos públicas son insuficientes para la precisión requerida en las carteras de descubrimiento de fármacos», declaró la compañía.
Para superar esta limitación de datos, AbbVie y Johnson & Johnson compartirán su vasta información molecular, una iniciativa clave del consorcio AISB, creado para combinar la experiencia colectiva y los datos de la industria farmacéutica con el fin de mejorar el descubrimiento de fármacos impulsado por Inteligencia Artificial, otros miembros de AISB son Sanofi, Takeda y Boehringer Ingelheim. «A través de este consorcio, podemos compartir datos con otros socios farmacéuticos, explorando la hipótesis de que cada uno de nuestros conjuntos de datos internos será altamente complementario al entrenar modelos de Inteligencia Artificial,” afirmó John Karanicolas, Director de Descubrimiento computacional de fármacos en AbbVie. «El resultado podría ser transformador en cómo avanzamos en el descubrimiento de fármacos impulsado por la Inteligencia Artifical para desarrollar mejores medicamentos con mayor rapidez».
Los datos estructurales proporcionados por AbbVie y J&J se utilizarán para perfeccionar OpenFold3, desarrollado en el laboratorio de Mohammed Al-Quraishi, Profesor de Columbia.
OpenFold3 fue diseñado para predecir estructuras tridimensionales de complejos moleculares, con énfasis en las interacciones entre moléculas pequeñas y proteínas, y entre anticuerpos y antígenos, al incorporar los datos de las farmacéuticas, los colaboradores esperan llevar las capacidades de predicción de fármacos a un nivel que pueda satisfacer las demandas de la industria.
«A pesar de los rápidos avances en el modelado de la estructura de las proteínas, captar cómo interactúan las proteínas con los fármacos sigue siendo un problema sin resolver, incluso utilizando las herramientas de aprendizaje automático más avanzadas disponibles», declaró Al-Quraishi en un comunicado el jueves, el principal obstáculo son los datos, que, afortunadamente, existen en grandes cantidades en los repositorios farmacéuticos.
Para salvaguardar la Propiedad Intelectual de AbbVie y J&J, los socios utilizarán la plataforma de Apheris, que preserva la confidencialidad de los datos, y que mantiene la privacidad de los mismos en sus entornos de origen.
«En el sector de las ciencias de la vida, la confidencialidad de los datos y la protección de la PI son innegociables,” comentó Robin Röhm, Co-fundador y Director ejecutivo de Apheris. «Al permitir un aprendizaje seguro y federado con el producto de Apheris, AISB establece un nuevo estándar para el entrenamiento de Inteligencia Artificial que preserva la privacidad».
https://firstwordpharma.com/story/5945638, Publicado 28 de Marzo 2025