Almira Bartolomé
Directora de Business Development, 3PBIOVIAN
Jurgen Van Broeck
CEO, mAbxience
Cristina López
Directora de la oficina de Barcelona y Chief Research & Development Officer, Qualipharma
El CSIC y AItenea Biotech desarrollan una molécula prometedora contra el alzhéimer y ciertos cánceres
La IA generativa acelera el diseño de fármacos dirigidos a la proteína DYRK1A, clave en alzhéimer y síndrome de Down.
Un consorcio multidisciplinar formado por investigadores del CSIC, la Universidad Pontificia Comillas y la empresa AItenea Biotech ha desarrollado una innovadora estrategia computacional que permite diseñar moléculas terapéuticas desde cero, incluso con conjuntos de datos experimentales reducidos. El avance, publicado en la revista Journal of Medicinal Chemistry, ha llevado al diseño de una molécula inhibidora de la proteína DYRK1A, con potencial terapéutico en enfermedades como el alzhéimer, el síndrome de Down y ciertos tipos de cáncer.
La clave de esta estrategia radica en la integración de técnicas de inteligencia artificial generativa, modelos predictivos, acoplamiento molecular (docking) y cálculos cuánticos (DFT), junto a herramientas tradicionales de química médica. La molécula más prometedora, una pirazolil-1H-pirrolo[2,3-b]piridina, ha mostrado una potente inhibición de DYRK1A a nivel nanomolar, propiedades antioxidantes y antiinflamatorias, y buena permeabilidad cerebral, imprescindible para cruzar la barrera hematoencefálica.
El protocolo se basa en un modelo generativo jerárquico que utiliza grafos moleculares y motivos estructurales flexibles como bloques de construcción. A esto se suma el uso de modelos QSAR potenciados con IA, que permiten predecir afinidad y toxicidad de forma más precisa.
Los compuestos más prometedores ya se han sintetizado y evaluado en ensayos celulares y enzimáticos. Los siguientes pasos incluyen su optimización en modelos preclínicos y el refinamiento de los modelos de IA para ajustar aún más sus perfiles terapéuticos.
Este enfoque, adaptable a otros objetivos terapéuticos, marca un cambio significativo en el desarrollo de nuevos fármacos, demostrando el potencial de la inteligencia artificial como catalizador en la investigación biomédica.
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