Diseñan con IA una molécula prometedora para combatir alzhéimer y cáncer

Un equipo español de investigadores ha dado un paso importante en la carrera por encontrar nuevos tratamientos frente al alzhéimer y algunos tipos de cáncer. Gracias a una innovadora estrategia computacional que combina inteligencia artificial con técnicas clásicas de diseño de fármacos como el docking, han creado una molécula con propiedades prometedoras para actuar en enfermedades complejas.

Este avance, publicado en la revista Journal of Medicinal Chemistry1, ha sido posible gracias a la colaboración de tres centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)2, la Universidad Pontificia Comillas y la empresa AItenea Biotech.

El estudio se centra en una proteína llamada DYRK1A, que juega un papel clave en enfermedades como el síndrome de Down, el alzhéimer y algunos tumores. Su sobreactividad está asociada a procesos degenerativos y proliferativos anómalos. Según explica una e las autoras principales del artículo, Nuria E. Campillo, investigadora del Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB-CSIC), “estudios recientes sugieren que inhibir esta proteína puede ayudar a prevenir o ralentizar procesos patológicos como la acumulación de proteínas tau hiperfosforiladas, asociadas a la neurodegeneración”.

El equipo ha diseñado desde cero una familia de compuestos utilizando modelos de IA generativa, que permiten "imaginar" nuevas moléculas basándose en patrones estructurales, incluso cuando se dispone de poca información previa. De todas las generadas, una ha destacado especialmente: una pirazolil-1H-pirrolo[2,3-b]piridina. Esta molécula ha mostrado una potente inhibición de DYRK1A a concentraciones muy bajas (nanomolares), así como propiedades antioxidantes, antiinflamatorias y la capacidad de atravesar la barrera hematoencefálica, algo crucial para actuar en el cerebro.

“Esta estrategia acelera tremendamente el proceso de diseño de nuevas moléculas que, con los métodos habituales, requería muchos años”, asegura David Ríos Insua, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT). También han participado expertos del Instituto de Química Médica (IQM-CSIC).

Inteligencia artificial al servicio de la química

La clave está en una herramienta basada en IA que se centra en un modelo generativo jerárquico, construido sobre representaciones moleculares en forma de grafos. "Este modelo integra diversos enfoques para emplear motivos estructurales flexibles y de mayor tamaño como unidades básicas de la generación de moléculas”, explica Simón Rodríguez, de la Universidad Pontificia Comillas. Y añade: “Así, podemos generar miles de nuevas moléculas, incluso a partir de conjuntos de datos experimentales limitados, realizando predicciones más robustas y fiables”.

Una vez generadas, estas moléculas virtuales son analizadas con modelos de relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR), potenciados por modelos de IA, que estiman su actividad biológica y su posible toxicidad. “La combinación de estos modelos en un sistema conjunto mejoró significativamente la precisión en la predicción de la actividad biológica”, afirma Ríos.

Los compuestos más prometedores han sido sintetizados en el laboratorio y evaluados en ensayos enzimáticos y celulares. Los siguientes pasos incluyen optimizar aún más las moléculas y probar su eficacia en modelos animales (fase preclínica). También está previsto mejorar los modelos de predicción, hacer las moléculas aún más específicas y evaluar combinaciones con técnicas como el aprendizaje por refuerzo.

Pero lo más destacable de este protocolo es su versatilidad: no está limitado al alzhéimer o al cáncer. “El protocolo desarrollado es adaptable a otros objetivos terapéuticos, lo que abre la posibilidad de aplicarlo en la búsqueda de tratamientos para diversas enfermedades”. El trabajo demuestra que la combinación de inteligencia artificial y química médica puede acelerar de forma radical el desarrollo de medicamentos, acercando nuevas terapias para enfermedades que aún no tienen cura.

Fuente: CIB / ICMAT / CSIC Comunicación