El uso de la inteligencia artificial (IA) en la química medicinal ha ganado mucha atención en los últimos años como un medio potencial para revolucionar la industria farmacéutica.
Los métodos de descubrimiento de fármacos y química medicinal dependen en gran medida de un enfoque aleatorio de ensayos asi como de técnicas de prueba a gran escala. Estas técnicas implican examinar una gran cantidad de compuestos farmacológicos potenciales para identificar aquellos con las propiedades deseadas. Sin embargo, estos métodos pueden ser lentos, costosos y, a menudo, arrojar resultados con poca precisión.
Además, pueden verse limitados por la disponibilidad de compuestos de prueba adecuados y la dificultad de predecir con precisión su comportamiento en el cuerpo. Sin embargo, las técnicas de IA tales como el "Machine Learning" ( ML) y el procesamiento del lenguaje natural ofrecen el potencial de acelerar y mejorar este proceso al permitir un análisis más eficiente y preciso de grandes cantidades de datos. Varios estudios han descrito recientemente el uso exitoso del « deep Learning » (DL) para predecir la eficacia de compuestos farmacológicos con alta precisión.
Los métodos basados en IA también han podido predecir la toxicidad de los fármacos candidatos. Estos y otros esfuerzos de investigación han puesto de relieve la capacidad de la IA para mejorar la eficiencia y eficacia de los procesos de descubrimiento de fármacos. Sin embargo, el uso de la IA en el desarrollo de nuevos compuestos bioactivos no está exento de desafíos y limitaciones. Se deben tener en cuenta consideraciones éticas y se necesita más investigación para comprender completamente las ventajas y limitaciones de la IA en esta área. A pesar de estos desafíos, se espera que la IA contribuya significativamente al desarrollo de nuevos medicamentos y terapias en los próximos años. Por ejemplo, en la lucha contra el COVID-19, la IA habría mejorado drásticamente nuestro nivel de diagnóstico, predicción y tratamiento.
La IA podría analizar las características epidemiológicas, las características clínicas y los efectos del tratamiento de la COVID-19 a través de datos extensos de casos clínicos.
En conclusión, la IA tiene el potencial de revolucionar el proceso de descubrimiento de fármacos, ofreciendo mayor eficiencia y precisión, desarrollo acelerado de fármacos y capacidad para desarrollar tratamientos más eficaces y personalizados. Sin embargo, la aplicación exitosa de la IA en el descubrimiento de fármacos depende de la disponibilidad de datos de alta calidad, la resolución de cuestiones éticas y el reconocimiento de las limitaciones de los enfoques basados en la IA.
