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» El dia La Plata
Fecha: 08/05/2024 10:48
Una de las compañías farmacéuticas más grandes del mundo, Eli Lilly, anunció estar impulsando un cambio revolucionario en el diseño de nuevos medicamentos mediante el uso de Inteligencia Artificial. En experimentos recientes, esta tecnología “ha demostrado ser capaz de generar estructuras moleculares a una velocidad y con una creatividad que sobrepasa ampliamente las capacidades humanas”, aseguraron voceros de la compañía en la Cumbre del Consejo Ejecutivo de Tecnología de CNBC. “La IA está explorando entre millones de moléculas, logrando identificar candidatos a medicamentos con estructuras “extrañas”, las cuales no se corresponden con nada conocido en las bases de datos moleculares existentes de la empresa, pero que presentan un potencial considerable. Se han generado en cinco minutos tantas moléculas como Lilly podría sintetizar en un año entero en laboratorios convencionales”, aseguraron desde la firma. La posibilidad de que la IA genere medicamentos íntegramente por sí sola en el futuro próximo no solo cambiará radicalmente la industria farmacéutica, sino también los fundamentos científicos que han estado en pie durante siglos. Según reconocen desde la firma, la reacción inicial de sus ejecutivos ante los diseños generados por IA fue de escepticismo e incluso esperaban que los científicos encontraran fallos en las propuestas. Sin embargo, la respuesta de los investigadores fue “sorprendentemente positiva”. Esta apertura hacia diseños inusuales marca una nueva era en la innovación farmacéutica. “Hablamos siempre de entrenar a las máquinas, pero el arte donde las máquinas producen ideas a partir de un conjunto de datos que los humanos no habríamos podido ver o visualizar estimula aún más la creatividad”, aseguraron. La revolución médica impulsada por la inteligencia artificial (IA) alcanzó un logro significativo con la creación de AlphaFold por parte de la unidad de IA de Google, DeepMind. Este innovador enfoque marcó un antes y un después en el campo de la biología, permitiendo una comprensión más profunda de la estructura de las proteínas, crucial para el desarrollo y diseño de fármacos.
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