Comunicado. Encontrar un buen candidato a fármaco proteico suele ser como encontrar una aguja en un pajar. Los investigadores generalmente analizan miles de proteínas que se encuentran en la naturaleza hasta que encuentran una que se acerca a hacer lo que ellos quieren que haga.
Después, viene el minucioso proceso de optimizar ese objetivo para que haga exactamente lo que quieren en el cuerpo sin ningún efecto adverso. Todo esto es difícil, requiere mucho tiempo y recursos, y más de la mitad de las veces no logra entregar un candidato viable.
Para Amgen, la biología generativa comienza identificando las reglas subyacentes que rigen la forma en que funcionan los sistemas biológicos. En el caso de las proteínas, esto significa comprender su estructura o la forma en que se pliegan en 3D. Esto es importante porque la forma en que se pliega una proteína determina su función biológica. Luego, los investigadores usan estos datos de estructura y función de proteínas que han recopilado a lo largo del tiempo para entrenar modelos de computadora que usan inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para producir proteínas con estructuras y funciones específicas. Sobre la base de estos datos, los modelos de computadora eventualmente pueden aprender cómo hacer nuevas proteínas que funcionen de la manera en que los desarrolladores de fármacos quieren que lo hagan. Cuantos más datos se coloquen en estos modelos, mejores, más rápidos y más exitosos serán estos modelos para producir las proteínas deseadas.
“Estamos pasando de un modo de operación de búsqueda y descubrimiento a un diseño y generación de una forma de pensar sobre la función biológica y la función de la proteína”, dijo Marissa Mock, directora del grupo de Biología Generativa en Investigación y Desarrollo.
El término biología generativa proviene de los modelos informáticos generativos. Estos modelos toman datos, aprenden de ellos y generan nuevos datos, en este caso, nuevos diseños de proteínas. Los modelos generativos sólo recientemente se han vuelto lo suficientemente avanzados como para aplicarse al campo de la ingeniería de proteínas.
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