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Espacio patrocinadoDurante el miércoles, «SandboxAQ», una startup de inteligencia artificial (IA) desarrollada inicialmente por Google de Alphabet y respaldada por Nvidia, publicó una serie de datos almacenados en un repositorio denominado «SAIR» (Repositorio IC50 Estructuralmente Aumentado), que busca acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos médicos al ayudar a los científicos a comprender cómo se adhieren los medicamentos a las proteínas.
Cabe destacar que la startup señaló que su objetivo principal es ayudar a los científicos a predecir si un fármaco se unirá a su objetivo en el cuerpo humano.
Asimismo, el conjunto de datos SAIR se generó utilizando las capacidades del modelo cuantitativo «LQM» de IA de SandboxAQ y la plataforma de desarrollo de Nvidia para entrenamiento y ajuste de IA, «DGX Cloud».
«Este conjunto de datos permite la creación de mejores modelos para predecir estructuras y potencias, seleccionando únicamente las estructuras que presentan la mejor concordancia entre las predicciones computacionales de potencia y las etiquetas experimentales», expresó SandboxAQ.
Es importante señalar que SandboxAQ, que ha recaudado casi 1.000 millones de dólares en capital de riesgo desde que se separó de Alphabet en 2022, generó los datos utilizando chips de Nvidia y los incorporará a modelos de IA. La compañía espera que los científicos puedan usar estos modelos para predecir rápidamente si un fármaco de molécula pequeña se unirá a la proteína en la que se centran sus investigaciones, una pregunta clave que debe responderse antes de que un candidato a fármaco pueda avanzar.
«Esperamos que los investigadores utilicen SAIR para mejorar la precisión y la eficacia del descubrimiento computacional de fármacos. Además, nos entusiasma especialmente la posibilidad de crear nuevas predicciones económicas y precisas para proteínas que podrían ser difíciles de visualizar experimentalmente», indicó SandboxAQ.
SandboxAQ revoluciona el descubrimiento de fármacos con 5 millones de moléculas sintéticas
Cabe destacar que el reciente repositorio de datos desarrollado por SandboxAQ representa un importante avance en el sector médico y científico. Este enfoque innovador constituye un campo emergente que combina técnicas tradicionales de computación científica con avances en inteligencia artificial.
En muchos campos científicos, los investigadores cuentan desde hace tiempo con ecuaciones que pueden predecir con precisión cómo los átomos se combinan para formar moléculas. No obstante, incluso para moléculas farmacéuticas tridimensionales relativamente pequeñas, las combinaciones potenciales se vuelven demasiado extensas para calcularlas manualmente o incluso con los ordenadores más potentes de la actualidad.
Debido a ello, el enfoque de SandboxAQ consistió en utilizar datos experimentales existentes para calcular alrededor de 5.2 millones de nuevas moléculas tridimensionales «sintéticas». Es decir, moléculas virtuales que no se han observado en el mundo real, pero que se calcularon mediante ecuaciones basadas en datos reales.
«Este logro marca un momento crucial en el descubrimiento de fármacos, demostrando nuestra capacidad para transformar radicalmente el proceso tradicional de ensayo y error en un enfoque rápido basado en datos», expresó Nadia Harhen, directora general de simulación de IA en SandboxAQ.
Además, Harhen agregó que al poner a disposición del público más de cinco millones de moléculas sintéticas, se brinda a cada científico «la base para entrenar modelos innovadores de la noche a la mañana», marcando un nuevo ritmo en el descubrimiento de fármacos.
Por otro lado, «PYMNTS» informó en octubre que la ola de avances en IA en el campo médico se reflejó en los mercados financieros, donde las acciones de empresas HealthTech subieron un 12% en 2024 y las firmas de atención médica con IA alcanzaron valoraciones hasta cinco veces más altas que sus contrapartes sin inteligencia artificial.
