Una startup de IA busca revolucionar el descubrimiento de fármacos mediante la simulación de interacciones químicas

Una startup británica, Potential Sciences, está utilizando la inteligencia artificial para acelerar el complejo proceso de diseño de fármacos mediante la simulación de interacciones moleculares, en lugar de depender únicamente de las pruebas de laboratorio. La empresa planea crear vastos conjuntos de datos químicos modelando las interacciones entre átomos, moléculas pequeñas y proteínas utilizando principios de la física, con el objetivo de entrenar sistemas de IA capaces de identificar fármacos altamente dirigidos para afecciones específicas. Potential Sciences ha obtenido financiación inicial de decenas de millones de dólares de SovAI, el fondo de capital de riesgo de IA del gobierno del Reino Unido, junto con Twin Path Ventures. El fundador y CEO, Hatem Helal, señaló que el objetivo es eliminar rápidamente las moléculas ineficaces. Si bien académicos como Alan Fersht expresaron optimismo sobre el enfoque de simulación, el profesor Peter Wolynes de la Universidad de Rice advirtió que las técnicas actuales de ingeniería de proteínas siguen siendo rudimentarias. El enfoque de la startup difiere de muchos laboratorios actuales que dependen del limitado Banco de Datos de Proteínas. Joséphine Kant, directora de inversiones de SovAI, destacó que el enfoque basado en la física distingue a Potential Sciences, lo que les otorga acceso al superordenador de IA nacional del Reino Unido. Sin embargo, la empresa se enfrenta a la competencia en un campo abarrotado y aún debe abordar los importantes desafíos de probar la seguridad y la eficacia de los fármacos antes de que lleguen al mercado.