Con sus dos nuevas suites de inteligencia artificial, Google busca ayudar a las farmacéuticas y los investigadores del área de la salud a desarrollar nuevos medicamentos en menos tiempo, a un menor costo.
Con el propósito de impulsar nuevos avances en la industria de la salud, Google Cloud aprovechó el Bio-It World para presentar Target and Lead Identification Suite y Multiomics Suite, dos nuevas herramientas impulsadas por IA que tienen como objetivo ayudar a las empresas biotecnológicas y farmacéuticas a acelerar el descubrimiento de nuevos medicamentos, así como avanzar en la medicina personalizada de precisión.
Google Cloud busca impulsar nuevos avances en medicina a través de la IA
Mediante el lanzamiento de sus dos nuevas soluciones, Google pretende erradicar uno de los principales desafíos de la industria de la medicina: el largo y costoso proceso que involucra llevar un nuevo medicamento al mercado.
La directora global de estrategia y soluciones del departamento de ciencias biológicas de Google Cloud, Shweta Maniar aseguró que las nuevas soluciones ahorrarán a los investigadores y farmacéuticas una cantidad “estadísticamente significativa” de tiempo y dinero a lo largo del proceso de desarrollo de nuevos fármacos.
“Estamos ayudando a las organizaciones a llevar los medicamentos a las personas adecuadas más rápido”, declaró Maniar en una entrevista, a lo que agregó: “El equipo y yo hemos estado trabajando durante algunos años en estas nuevas funciones, así que personalmente estoy muy emocionado por ver los grandes avances que impulsaremos en la industria de la salud”.
Target and Lead Identification Suite
La solución de identificación tiene como enfoque optimizar un paso fundamental para comenzar a trabajar en un nuevo fármaco, que es reconocer un objetivo biológico o proteína en el que deben centrarse para diseñar un tratamiento.
Tradicionalmente, los científicos pueden tardar alrededor de un año tan solo en identificar un objetivo biológico, para posteriormente comenzar a trabajar en un nuevo fármaco, según el Centro Nacional de Información Biotecnológica. Además, según Maniar, las dos técnicas que actualmente usan los investigadores para determinar las estructuras de las proteínas tienen una alta tasa de fallas y agregó que la tecnología tradicional difícilmente podría ayudar a disminuir la cantidad de trabajo en este sentido.
Mientras tanto, la nueva aplicación de Google tiene un enfoque triple para hacer que ese proceso sea más eficiente, ya que permite a los científicos compartir, administrar y realizar ingestas de datos moleculares en una proteína utilizando el Analytics Hub de Google Cloud, una plataforma que permite a los usuarios intercambiar datos de forma segura entre organizaciones.
Posteriormente, pueden usar esos datos para predecir la estructura de una proteína con AlphaFold2, un modelo de machine learning desarrollado por una subsidiaria de Google, capaz de predecir en minutos la estructura 3D de una proteína con más precisión que las tecnologías tradicionales y a cualquier escala que necesiten los investigadores.
En pocas palabras, Target and Lead Identification Suite ayuda a los científicos a identificar cómo la estructura de una proteína interactúa con diferentes moléculas para encontrar aquella que demuestre la capacidad de poder contrarrestar la enfermedad, obteniendo así la base para un nuevo fármaco en poco tiempo.
Cerevel, una empresa que se centra en el desarrollo de tratamientos para enfermedades neurocientíficas, generalmente tiene que examinar una gran biblioteca de 3 millones de moléculas diferentes para encontrar una que produzca un efecto positivo ante una enfermedad, el propio John Renger, director científico de la compañía admitió que es un proceso “tedioso, complicado y costoso”. Sin embargo, el ejecutivo señaló que desde que la empresa comenzó a utilizar la nueva herramienta de Google Cloud, en noviembre del año pasado ha logrado obtener bases para potenciales medicamentos más rápido que nunca.
Renger estima que Cerevel ahorrará al menos tres años en promedio para descubrir un nuevo fármaco aprovechando la capacidad de Target and Lead Identification Suite. Por otro lado, declaró que si bien es difícil estimar cuánto dinero ahorrará la compañía, la solución de Google sin duda reduce significativamente los recursos y el trabajo manual usualmente requeridos para detectar moléculas.
Multiomics Suite
La segunda solución de Google Cloud, Multiomics Suite, pretende ayudar a los investigadores con su proceso de análisis de información genómica, proporcionándoles la infraestructura necesaria para dar sentido a grandes cantidades de datos y así puedan dedicar más tiempo a centrarse en nuevos descubrimientos científicos.
Históricamente, la capacidad de los investigadores para secuenciar el ADN ha superado su facultad para descifrarlo y analizarlo. Sin embargo, Miniar afirma que el gran potencial de Multiomics Suite para analizar datos genómicos impulsará el desarrollo de medicamentos y tratamientos más personalizados, al desbloquear nuevos conocimientos en áreas como las variaciones genéticas asociadas con enfermedades.
Colossal Biosciences, una startup de biotecnología enfocada en revertir la extinción de especies como el mamut y el dodo mediante la ingeniería genética y muestras de ADN, ha estado utilizando Multiomics Suite para su investigación desde finales del año pasado, antes de que el servicio se lanzara públicamente.
El CEO de la compañía, Ben Lamm, mencionó que, gracias a la solución de Google Cloud, Colossal ha podido realizar en pocos meses casi la misma cantidad de avances que logró en los últimos 3 años. De hecho, el ejecutivo comentó que aprovechando la IA de Google la startup confía en poder producir un mamut lanudo para 2028, cuando anteriormente el objetivo era tenerlo al menos 5 años después.
Ambas suites estarán disponibles para los clientes de Google Cloud a partir del martes 16 de mayo del 2023. El gigante de la tecnología adelantó que el costo variará dependiendo de los servicios que requiera cada compañía.
