
¡Revolución Científica! Desarrollan con IA una Molécula Prometedora para Combatir Alzheimer y Cáncer
2025-06-06
Autor: Ana
Un Nuevo Horizonte en la Investigación Médica
Un grupo de investigadores, conformado por expertos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidad Pontificia Comillas y AItenea Biotech, ha logrado hacer historia al crear una innovadora estrategia de diseño de moléculas terapéuticas mediante inteligencia artificial, incluso con datos limitados. Su trabajo, publicado en la prestigiosa revista Journal of Medicinal Chemistry, presenta una molécula que podría ser clave en el tratamiento del Alzheimer y ciertos tipos de cáncer.
Enfocándose en DYRK1A
El equipo ha dirigido su investigación hacia la proteína DYRK1A, cuyo exceso está relacionado con enfermedades como el síndrome de Down, Alzheimer y varios tipos de cáncer. Nuria E. Campillo, investigadora del CIB-CSIC y principal autora del estudio, menciona que recientes investigaciones indican que inhibir esta proteína podría ser fundamental para detener la acumulación de proteínas tau hiperfosforiladas, un proceso relacionado con la neurodegeneración.
Tecnología de Punta al Servicio de la Ciencia
Mediante el uso de inteligencia artificial generativa, modelos predictivos, acoplamiento molecular y cálculos de teoría del funcional de la densidad (DFT), el grupo ha diseñado y validado químicamente una nueva familia de compuestos. Entre ellos, destaca uno llamado pirazolil-1H-pirrolo[2,3-b]piridina, que ha mostrado una inhibición potente de DYRK1A a nivel nanomolar, junto con impresionantes propiedades antioxidantes y antiinflamatorias, así como una excelente capacidad para cruzar la barrera hematoencefálica, esencial para la efectividad terapéutica.
Acelerando el Futuro del Diseño de Medicamentos
David Ríos Insua, profesor del CSIC, subraya que esta novedosa estrategia permite acelerar el diseño de nuevas moléculas, un proceso que tradicionalmente tomaba años. Investigadores del Instituto de Química Médica también han contribuido al avance de este proyecto.
Generando un Sinfín de Nuevas Opciones Terapéuticas
El protocolo innovador, según el CSIC, se basa en un modelo jerárquico que utiliza representaciones moleculares en forma de grafos. Esto permite integrar varios enfoques y crear patrones estructurales más robustos, generando miles de nuevas moléculas incluso con datos experimentales limitados, lo que resulta en predicciones más precisas.
Predicciones Más Fiables Gracias a la IA
El equipo ha implementado modelos de relación cuantitativa estructura-actividad (QSAR) combinados con algoritmos de IA para prever las propiedades biológicas de los compuestos, incluyendo su interacción con DYRK1A y su posible toxicidad. Esta integración ha mejorado notablemente la precisión de las predicciones biológicas.
Próximos Pasos: Un Futuro Brillante
Los candidatos más prometedores han sido sintetizados y evaluados en ensayos enzimáticos y celulares. Los siguientes pasos incluyen la optimización de estos compuestos y su evaluación en modelos preclínicos.
Un Cambio de Paradigma en la Farmacología
La fusión de la inteligencia artificial con los métodos tradicionales podría marcar un antes y un después en el diseño de fármacos, como destaca el CSIC, abriendo las puertas a nuevas y efectivas terapias.