Os dejo un recurso divulgativo muy interesante (el divulgador: Siraj Raval, es el equivalente americano de nuestro DotCSV ;) ) sobre cómo en los últimos meses se está usando el machine learning cada vez con más éxito en el apoyo directo a la ingeniería de fármacos:
El vídeo es un poco técnico pero creo que alguien con conocimientos de bioquímica y algo de programación lo puede seguir bien. Es un mundo apasionante que nos va a dar muchas alegrías en los próximos meses y años. Dejo también otro recurso de este mismo divulgador de hace un par de horas (sí, horas) donde habla de cómo también desde el machine learning se ha trabajado (ya) en lograr una terapia para el COVID-19: hace dos semanas abrieron una competición (de código abierto), para que cualquier persona con conocimientos de computación suficiente participara en la búsqueda de un fármaco ya existente (o "fácil" de sintetizar si es novedoso): www.youtube.com/watch?v=1LJgkovowgA
El resultado de esta competición (una gota de agua de entre miles de esfuerzos privados y públicos que ahora mismo hay alrededor del mundo haciendo uso del machine learning) se conoció ayer mismo:
Aquí tenéis por escrito el resultado: www.sage-health.org/coronavirus/
El primer lugar lo ha ocupado un chico llamado Matt O'Connor que, ojo, sin apenas estudios previos de bioquímica o medicina; sólo ciencias de la computación, consiguió detectar un compuesto existente (Remdesivir) como efectivo en el tratamiento de este nuevo virus. Este fármaco ya fue usado con éxito para tratar el Ébola ¡pero Matt no tenía ni idea de ésto! Simplemente resultó ser el compuesto más prometedor (el que mejor "puntuación" obtuvo como inhibidor) obtenido tras realizar simulaciones usando machine learning sobre un dataset de base de varios millones de compuestos, y a partir del conocimiento físico tridimensional del coronavirus.
Pues bien, el Remdesivir ha sido utilizado en un paciente severo por coronavirus en USA (en el vídeo muestran el paper de éste hecho) y los resultados fueron muy prometedores (el paciente se curó, vaya). En abril de este año la FDA va a realizar con él un trial usando decenas de personas para reafirmar el hallazgo. También en China (Wuhan) van a realizar tests de este compuesto a mayor escala aún.
Por otra parte, este chico también fue capaz de generar, usando el mismo algoritmo, dos compuestos novedosos (aún por sintetizar) que dieron un resultado (score) todavía más prometedor en la simulación computacional que el Remdesivir. Ahora tocaría darle al "sintetizador" y probar suerte por si el Remdesivir no es suficiente ;).
Los que tengan más conocimientos técnicos (muchos más :P), pueden estudiar el código fuente de Matt aquí: github.com/mattroconnor/deep_learning_coronavirus_cure
Es interesante que hace también unos días, el mismísimo Demis Hassabis, co-fundador y CEO de Google DeepMind (el equipo encargado de desarrollar el famoso algoritmo de ML: AlphaFold), aseguró que sería muy pesimista sobre el futuro de la humanidad respecto a muchos temas candentes: cambio climático, futura escasez de recursos no renovables, enfermedades habidas y por haber, etc., si no fuese por el oportuno auge de la inteligencia artificial de la última década:
Yo estoy de acuerdo con él. Vamos a vivir unos próximos años apasionantes en este sentido, y tenemos ya aquí mismo como hemos visto los primeros pasos de este esperanzador escenario.
No hay comentarios:
Publicar un comentario