La IA Descentralizada y las Simulaciones Moleculares de Alta Fidelidad Aceleran el Descubrimiento de Fármacos

Una de las innovaciones más prometedoras en el campo del descubrimiento de fármacos no proviene de las grandes empresas farmacéuticas, sino de la convergencia entre la inteligencia artificial descentralizada y las simulaciones moleculares de alta precisión. Esto implica la creación de reacciones químicas virtuales en un entorno computacional, midiendo con exactitud los resultados a nivel atómico.

En abril, Rowan Labs presentó Egret-1, un conjunto de potenciales de redes neuronales aprendidas por máquina, diseñadas para simular la química orgánica con precisión atómica. Según Ari Wagen, cofundador de Rowan Labs, este modelo ofrece «el nivel de exactitud de los superordenadores nacionales a una velocidad entre mil y un millón de veces superior». Además, han liberado el paquete completo como código abierto.

No obstante, la verdadera aceleración proviene de la colaboración entre Rowan y la subred 25 del protocolo de IA descentralizado Bittensor, denominada Macrocosmos. Esta alianza, aunque inusual, resulta potente: la generación de datos sintéticos de alta precisión de Rowan, ahora impulsada por una capa de cómputo descentralizada, podría reducir significativamente el costo y el tiempo necesarios para descubrir nuevos compuestos y tratamientos terapéuticos.

IA que Piensa en Moléculas

El núcleo del trabajo de Rowan reside en la idea de entrenar redes neuronales de IA no con datos extraídos de la web, sino con la física en acción, específicamente, la mecánica cuántica. «Construimos conjuntos de datos sintéticos ejecutando ecuaciones de mecánica cuántica», explicó Wagen. «Entrenamos redes neuronales para recrear los resultados de esas ecuaciones. Es como Unreal Engine [una aplicación líder de modelado 3D], pero para simular el mundo real a nivel atómico».

Esto no es solo teoría, sino aplicación práctica. Los modelos de Rowan ya pueden predecir propiedades farmacológicas críticas, como la fuerza con la que una molécula pequeña se une a una proteína. Esto es crucial para determinar si un compuesto farmacológico potencial realmente funcionará. «En lugar de realizar experimentos, se pueden ejecutar simulaciones en la computadora», afirmó Wagen. «Se ahorra mucho tiempo y dinero, y se obtienen mejores resultados».

Macrocosmos Potencia la Generación de Datos de IA Descentralizada

Para generar los datos de entrenamiento para estos modelos, Rowan utilizó simulaciones de mecánica cuántica convencionales. Sin embargo, para avanzar aún más, para que los modelos sean más generalizables y robustos, necesitan más datos. Aquí es donde entra en juego Macrocosmos.

«Hemos pasado el último año tratando de incentivar una mejor dinámica molecular», declaró Brian McCrindle, ingeniero fundador de Macrocosmos. «La visión es permitir que Rowan ponga en marcha la generación de datos sintéticos a través de nuestra capa de cómputo descentralizada, a fracciones del costo de AWS o la infraestructura centralizada».

La ventaja no es solo el costo, sino también la escala, la velocidad y la resiliencia. «Si podemos generar el próximo conjunto de datos de entrenamiento en un mes en lugar de seis, la próxima versión de Egret saldrá dos veces más rápido», añadió McCrindle.

Desde Curas Más Rápidas Hasta Captura de Carbono Utilizando IA Descentralizada

Las implicaciones son enormes. Con el volumen y la variedad adecuados de datos de alta calidad, Rowan espera construir «un modelo de escala sin precedentes que pueda simular la química y la biología a nivel atómico», dijo Wagen. Esto no es una exageración, sino una estrategia para reducir el tiempo de descubrimiento de fármacos en años y abrir la puerta a curas más rápidas para enfermedades raras y pruebas de toxicidad preclínicas más eficaces.

Y no se limita a la salud humana. Rowan ya está colaborando con investigadores que abordan la captura de carbono, la fabricación a nivel atómico e incluso la limpieza de derrames de petróleo utilizando esta tecnología. «Podemos predecir la rapidez con la que se descomponen los materiales u optimizar los catalizadores para degradar los contaminantes», señaló Jonathon Vandezande, cofundador de Rowan y científico de materiales de formación.

Datos Sintéticos con Precisión de IA que Supera los Datos del Mundo Real

Por supuesto, los datos sintéticos plantean la cuestión de la fiabilidad. Wagen fue claro: «Los datos sintéticos que generamos son más precisos que los que se obtendrían al realizar un experimento físico. Los instrumentos reales tienen peores barras de error que nuestras aproximaciones de mecánica cuántica».

Y a diferencia de fracasos anteriores como IBM Watson Health, Rowan publica públicamente todos los puntos de referencia del modelo. «Se puede ver exactamente dónde funcionan bien y dónde no», afirmó.

El Futuro de la Ciencia es la IA Sin Permisos

Entonces, ¿qué sigue? En el plazo de un año, ambos equipos pretenden publicar un nuevo artículo revisado por pares que demuestre cómo el cómputo descentralizado generó la próxima generación de modelos de simulación química. «Esta asociación nos permite tomar lo que habría sido una factura de nube de seis cifras y descentralizarla», señaló McCrindle. «Esa es la promesa de la ciencia descentralizada».

También es una prueba convincente para Bittensor, que ahora admite más de 100 subredes que abordan desde predicciones de partidos de fútbol internacionales hasta la detección de deepfakes de IA. Pero para McCrindle, la visión es más sencilla: «¿Podemos incentivar cualquier tipo de ciencia? Esa siempre ha sido la pregunta».

Con Egret-1 y la plataforma de IA descentralizada de Macrocosmos, la respuesta parece cada vez más afirmativa.

Insights de Evox News: Cómo esta noticia puede impactar tu negocio

La convergencia de la IA descentralizada y las simulaciones moleculares de alta fidelidad representa un cambio de paradigma en el descubrimiento de fármacos y más allá, ofreciendo oportunidades y desafíos significativos para las empresas.

Ventaja Competitiva: Las empresas que adopten tempranamente estas tecnologías podrían obtener una ventaja competitiva significativa. La capacidad de simular reacciones químicas y predecir propiedades farmacológicas con mayor rapidez y precisión podría acelerar el desarrollo de nuevos productos y reducir los costos de investigación y desarrollo.
Innovación: La IA descentralizada abre la puerta a la innovación en diversas industrias. Desde la captura de carbono hasta la fabricación a nivel atómico, las empresas pueden explorar nuevas soluciones y modelos de negocio basados en la simulación y el análisis de datos a una escala sin precedentes.
Impacto Económico: Si bien la adopción de estas tecnologías requiere inversión en infraestructura y talento, el potencial de retorno es considerable. La reducción de los costos de I+D, la aceleración del desarrollo de productos y la apertura de nuevos mercados podrían generar un impacto económico positivo significativo para las empresas que se adapten a esta nueva realidad.
Riesgos y Consideraciones: Es importante tener en cuenta los riesgos asociados con la fiabilidad de los datos sintéticos y la necesidad de transparencia en los modelos de IA. Las empresas deben establecer procesos rigurosos de validación y verificación para garantizar la calidad de los resultados y evitar decisiones basadas en información errónea.
* Colaboración: La colaboración entre empresas, instituciones de investigación y plataformas de IA descentralizada será clave para impulsar la innovación y acelerar la adopción de estas tecnologías. Las empresas pueden buscar alianzas estratégicas para acceder a recursos, conocimientos y experiencia especializados