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viernes, 17 de abril de 2020 | 8:35 am

Con IA, TCS identificó 31 promisores compuestos moleculares para una cura de COVID-19

El grupo de científicos de la unidad de Investigación de Ciencias de Vida del TCS Innovation Labs comenzó por configurar un modelo de IA. "El uso de IA ha acortado considerablemente el proceso inicial de varios meses a solo unos días", dijo el Dr. Bulusu.

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(India)

El uso de IA ha contribuido considerablemente al proceso inicial de diseño de medicamentos reduciéndolo de varios meses a solo unos días”, dijo el Dr. Gopalakrishnan Bulusu, uno de los principales científicos del Laboratorio de TCS.

En el Laboratorio de Innovación de TCS en Hyderabad, India, un equipo de científicos ha identificado 31 promisores compuestos moleculares para encontrar una cura para COVID-19. Este esfuerzo es parte de las muchas actividades de misión crítica en las que TCS participa a nivel mundial en conjunto con empresas privadas y grupos gubernamentales. Esto representa un descubrimiento crucial que respalda el esfuerzo a nivel global para combatir el coronavirus.

El grupo de científicos de la unidad de Investigación de Ciencias de Vida del TCS Innovation Labs comenzó por aplicar estratégicamente al diseño de novo de medicamentos, un área de enfoque actual de su investigación. Pero primero, tenían que configurar un modelo de IA. La fortaleza fundamental de la IA es poder evaluar rápidamente múltiples escenarios con varios parámetros para encontrar la solución de problemas. Pero primero, cualquier modelo de IA debe ser entrenado para aprender la gramática del lenguaje de la asignatura (en este caso, la química medicinal) antes de comenzar a sugerir posibles escenarios que podrán llevar a una solución.

Es importante recordar que el universo molecular comprende miles de millones de moléculas, y el mundo de la química probablemente ha analizado alrededor de 100 millones de estos. El siguiente paso fue preguntarle al modelo de IA sobre el caso específico; SARS-Coronavirus-2 (SARS-CoV-2), el virus que ha generado la enfermedad COVID-19.

 “Sabíamos que el SARS-CoV-2 tiene una proteína peptidasa, responsable de la replicación viral. Lo que siguió fue pedirle al modelo que generara nuevas moléculas pequeñas de novo con la capacidad de inhibir peptidasa y posiblemente unirse al objetivo con alta afinidad”, dijo el Dr. Bulusu. “Filtramos las sugerencias del modelo de IA y llegamos a un conjunto de 1.450 moléculas. De esas, inicialmente seleccionamos 31 que determinamos tienen la posibilidad de sintetizarse para pruebas adicionales”, explicó.

Los resultados de esta investigación, reunidos por el Dr. Bulusu, el Dr. Arijit Roy, el Dr. Navneet Bung y la Sra. Sowmya Krishnan, han sido publicados con acceso abierto en “ChemRxiv”, el archivo de química preimpresión. “El uso de IA ha acortado considerablemente el proceso inicial de diseño de medicamentos de varios meses a solo unos días”, agregó el Dr. Bulusu.

Queda mucho por hacer antes de que el proceso pueda pasar del diseño al descubrimiento y, finalmente, al desarrollo de estos medicamentos a escala. Uno de los mayores desafíos que enfrenta la comunidad científica internacional en relación con la investigación de COVID-19 es que no todos tienen toda la información. Hay muchas piezas por unir. Además, el riesgo que implica aislar y contener el virus hace que las pruebas sean mucho más difíciles.

Por ahora, el equipo de TCS R&I ha dado su primer pequeño paso hacia un ejercicio científico y colectivo a nivel mundial, enfocado firmemente en el gran descubrimiento de medicamentos que el mundo confinado espera ansiosamente.

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