Diseño generativo de anticuerpos: cuando la IA se encuentra con el ADN

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  Previsión Quantumrun
• 7 de septiembre de 2023

Resumen de información

El diseño de anticuerpos utilizando inteligencia artificial (IA) generativa para crear nuevos anticuerpos que superen a los tradicionales puede acelerar y reducir el costo del desarrollo de anticuerpos terapéuticos. Este avance puede hacer que los tratamientos personalizados sean factibles y potencialmente mejorar los resultados médicos al tiempo que aumenta la productividad económica a través de la reducción de la carga de enfermedades. Sin embargo, tales avances tienen desafíos asociados, que incluyen el desplazamiento laboral, preocupaciones sobre la privacidad de los datos y debates éticos sobre el acceso a tratamientos personalizados.

Contexto de diseño de anticuerpos generativos

Los anticuerpos son proteínas protectoras creadas por nuestro sistema inmunitario que eliminan las sustancias nocivas al unirse a ellas. Los anticuerpos se utilizan con frecuencia en aplicaciones terapéuticas debido a sus características únicas, que incluyen respuestas inmunogénicas reducidas y una mayor especificidad para los antígenos diana. La fase inicial en el desarrollo de un fármaco de anticuerpos implica la identificación de una molécula principal. 

Esta molécula generalmente se encuentra mediante la detección de extensas bibliotecas de diversas variantes de anticuerpos contra un antígeno diana específico, lo que puede llevar mucho tiempo. El desarrollo posterior de la molécula también es un proceso largo. Por lo tanto, es crucial idear métodos más rápidos para el desarrollo de fármacos de anticuerpos.

Absci Corp, una empresa con sede en Nueva York y Washington, hizo un gran avance en 2023 cuando empleó un modelo de IA generativa para diseñar nuevos anticuerpos que se unen más estrechamente a un receptor específico, HER2, que los anticuerpos terapéuticos tradicionales. Curiosamente, este proyecto comenzó con la eliminación de todos los datos de anticuerpos existentes, evitando que la IA simplemente duplique los anticuerpos efectivos conocidos. 

Los anticuerpos diseñados por el sistema de IA de Absci eran distintivos, sin equivalentes conocidos, lo que enfatiza su novedad. Estos anticuerpos diseñados por IA también obtuvieron una puntuación alta en "naturalidad", lo que sugiere la facilidad de desarrollo y el potencial para inducir respuestas inmunitarias sólidas. Este uso pionero de la IA para diseñar anticuerpos que funcionen tan bien o mejor que las creaciones de nuestro cuerpo puede reducir drásticamente el tiempo y los gastos del desarrollo de anticuerpos terapéuticos.

Impacto disruptivo

El diseño de anticuerpos generativos es una promesa considerable para el futuro de la medicina, en particular para los tratamientos personalizados. Dado que la respuesta inmunitaria de cada persona puede variar significativamente, esta tecnología hace posible la creación de tratamientos personalizados adaptados a las características inmunitarias específicas de un individuo. Por ejemplo, los investigadores podrían diseñar anticuerpos particulares que se unan a las células cancerosas únicas en un paciente, brindando un plan de tratamiento altamente individualizado. 

El desarrollo tradicional de medicamentos es un proceso costoso que requiere mucho tiempo y tiene una alta tasa de fallas. La IA generativa puede acelerar el proceso mediante la identificación rápida de posibles candidatos a anticuerpos, lo que reduce drásticamente los costos y aumenta potencialmente la tasa de éxito. Además, los anticuerpos diseñados por IA se pueden modificar y adaptar más rápido en respuesta a cualquier resistencia que desarrollen los patógenos objetivo. Esta agilidad es vital en enfermedades de rápida evolución, como se vio durante la pandemia de COVID-19.

Para los gobiernos, adoptar la IA generativa en el diseño de anticuerpos puede afectar la salud pública. No solo puede acelerar la respuesta a las crisis de salud, sino que también puede hacer que la atención médica sea más accesible. Tradicionalmente, muchos medicamentos nuevos tienen un precio prohibitivo debido a los altos costos de desarrollo y la necesidad de que las compañías farmacéuticas recuperen su inversión. Sin embargo, si la IA puede reducir estos costos y acelerar el cronograma de desarrollo de fármacos, los ahorros podrían trasladarse a los pacientes, lo que haría que los tratamientos novedosos fueran más asequibles. Además, responder rápidamente a las amenazas sanitarias emergentes puede reducir significativamente su impacto social, mejorando la seguridad nacional.

Implicaciones del diseño generativo de anticuerpos

Las implicaciones más amplias del diseño de anticuerpos generativos pueden incluir: 

• Individuos que obtienen acceso a tratamientos médicos personalizados que resultan en mejores resultados de atención médica y esperanza de vida.
• Los proveedores de seguros de salud reducen las tarifas de las primas debido a tratamientos más rentables y mejores resultados de salud.
• Reducción de la carga social de morbilidad que conduce a una mayor productividad y crecimiento económico.
• Generación de nuevos empleos y profesiones enfocadas en la intersección de IA, biología y medicina, contribuyendo a un mercado laboral diversificado.
• Los gobiernos están mejor equipados para responder a las amenazas biológicas o pandemias que conducen a una mayor seguridad nacional y resiliencia social.
• Compañías farmacéuticas cambiando hacia prácticas de investigación más sostenibles y eficientes debido a la disminución de las pruebas con animales y el consumo de recursos.
• Universidades e instituciones educativas que adaptan los planes de estudios para incluir la IA y el diseño de anticuerpos, fomentando una nueva generación de científicos interdisciplinarios.
• Riesgos asociados con la privacidad y la seguridad de los datos, ya que se necesitan más datos genéticos y de salud para el diseño de anticuerpos personalizados.
• Implicaciones políticas y éticas en torno al acceso a tratamientos personalizados que conducen a debates sobre la equidad y la justicia en la atención médica.

Preguntas a considerar

• Si trabaja en el sector de la salud, ¿de qué otra forma podría mejorar los resultados de los pacientes el diseño generativo de anticuerpos?
• ¿Cómo podrían los gobiernos y los investigadores trabajar juntos para ampliar los beneficios de esta tecnología?