Resumen de la industria del descubrimiento de fármacos con Barry Bunin - 4 de enero de 2023

Barry Bunin, PhD Fundador y Director General de Collaborative Drug Discovery

Barry Bunin PhD
Fundador y CEO
Descubrimiento de fármacos en colaboración

IA + Aprendizaje automático = Punto de inflexión para la biofarmacia. Esa es la previsión para 2023 previsión de FIERCE Pharma, que apunta a una avalancha de productos de IA y aprendizaje automático. El artículo describe las nuevas ofertas de una serie de empresas que buscan "revolucionar" el descubrimiento de fármacos con algoritmos de IA y ML y enfoques como las tecnologías patients-on-a-chip. El artículo afirma: "Forzar la revolución es el exorbitante coste de la I+D dado el tiempo típico necesario para desarrollar una terapia (de 12 a 18 años) y la tasa de fracaso (90%). Las herramientas de IA pueden reducir significativamente ambos". El artículo cita a Isaac Bentwich, CEO de Quris: "Son tres revoluciones que culminan ahora, con una sincronización al estilo de Hollywood. Es una tormenta perfecta: los órganos en un chip llegan a la mayoría de edad, la IA se vuelve poderosa y se centra en este problema y el regulador dice que los estudios con animales apestan". En CDD, siempre nos hemos centrado en manejar la bioactividad, la estructura química y los datos de secuencias biológicas correctamente y con elegancia - los modelos dados son sólo tan buenos o malos como los datos accesibles a múltiples cerebros con la experiencia en el dominio para apreciar el alcance y las limitaciones de la interpretación de los datos.

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¿Hablas proteínas? Hay un chatbot que podría hacerlo. El Wall Street Journal publica un artículo titulado "La IA de los chatbots y las búsquedas podría descubrir nuevos fármacos". La premisa es que algoritmos de procesamiento del lenguaje natural como los utilizados en las búsquedas de Google y ChatGPT de OpenAI prometen reducir drásticamente el tiempo necesario para sacar medicamentos al mercado. El artículo dice, en parte: "Los algoritmos de lenguaje natural, que analizan rápidamente el lenguaje y predicen el siguiente paso en una conversación, también pueden aplicarse a estos datos biológicos para crear modelos de lenguaje proteínico. Los modelos codifican lo que podría llamarse la gramática de las proteínas -las reglas que rigen qué combinaciones de aminoácidos producen propiedades terapéuticas específicas- para predecir las secuencias de letras que podrían convertirse en la base de nuevas moléculas de fármacos. Como resultado, el tiempo necesario para las primeras fases del descubrimiento de fármacos podría reducirse de años a meses". Al igual que en el artículo anterior, el reto fundamental consiste en gestionar de forma óptima los datos, sobre los que pueden construirse (m)uchos modelos.

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De la "Criatura de la Laguna Negra" a los microrobots de algas. Me vino a la mente la película de terror de 1954 "La criatura de la laguna negra" cuando leí este reciente titular en Drug Discovery News "Microrobots de algas combaten infecciones bacterianas persistentes". Los bioingenieros están encontrando un papel heroico para las algas, utilizándolas para crear robots como camiones de reparto de antibióticos para proporcionar una administración de fármacos más eficiente. El artículo cita a Liangfang Zhang, bioingeniero de la Universidad de California en San Diego y coautor del estudio publicado en Nature Materials. "Hubo muchas lluvias de ideas y discusiones para llegar a la idea de los robots de algas". El grupo de Zhang se decidió por las células de algas por varias razones. Un sistema de administración de microrobots tendría que ser lo bastante grande para transportar una dosis de medicamento, pero lo bastante pequeño para penetrar profundamente en los tejidos. Decidieron trabajar con la chlamydomonas reinhardtii, una especie de alga de unos 10 micrómetros de longitud. La historia se vuelve aún más fascinante -y suena un poco a ciencia ficción- con la descripción de lo que hizo que los robots de algas fueran tan eficientes a la hora de administrar antibióticos a los pulmones de un ratón: "Los antibióticos tradicionales flotan pasivamente y difunden los fármacos de forma desigual por los tejidos. Las algas zigzagueaban y zigzagueaban, esquivando las células inmunitarias que las perseguían lentamente. Así, el fármaco llegó a todos los rincones del pulmón. Los microrobots necesitaron una dosis de antibióticos 3.000 veces menor para eliminar la infección que una transfusión intravenosa de los mismos antibióticos contra la misma bacteria". Zigzaguear para esquivar a las células inmunitarias lentas...

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¿Acabarán las grandes farmacéuticas siendo dueñas del cannabis? Ese es el temor expresado en un reciente ensayo invitado en The New York Times titulado "No se trata sólo de la marihuana. Toda nuestra política de drogas necesita una revisión". El escritor señala que el presidente Biden firmó recientemente una ley para aliviar las onerosas restricciones a la investigación de la marihuana, y se muestra animado por el hecho de que el presidente haya ordenado al Departamento de Salud y Servicios Humanos y al fiscal general que revisen la clasificación del cannabis. "Este proceso legal podría conducir a la regulación federal de las ventas para uso recreativo o a una ley nacional que exija una receta para la marihuana". La autora está a favor de reducir el estatus actual de la marihuana como sustancia peligrosa de la Lista 1, al mismo nivel que la heroína, pero teme que la reclasificación bajo las categorías actuales siga siendo excesivamente restrictiva. Escribe: "Sin embargo, el cambio es complicado. La reclasificación de la marihuana podría dar al traste con las normativas estatales al imponer requisitos de prescripción. Esto podría entregar el cannabis a la Gran Farma, que es la única industria con capacidad para fabricar y vender medicamentos regulados por la Administración de Alimentos y Medicamentos".

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Barry A. Bunin, PhD, es el fundador y consejero delegado de Collaborative Drug Discovery, que ofrece un enfoque moderno de la informática de investigación para el descubrimiento de fármacos en el que confían miles de investigadores de primera línea de todo el mundo. CDD Vault es una base de datos biológica y química alojada que gestiona de forma segura sus datos privados y externos.