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title: "Los primeros medicamentos diseñados por IA serán probados en un año, según un premio Nobel"
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# Los primeros medicamentos diseñados por IA serán probados en un año, según un premio Nobel

![Distintos medicamentos en comprimidos. EFE/Paco Torrente](/download/multimedia.normal.9b5ea4f3eb16fb3e.MV8yMDI1MDEyNV8xNDM4MzNfMDAwMF9ub3JtYWwud2VicA==.webp)

*Foto: EFE/Paco Torrente*

En el plazo de un año a lo sumo entrarán en pruebas clínicas los **primeros medicamentos diseñados por inteligencia artificial (IA),**según el premio Nobel de Química Demis Hassabis, quien asegura que **todas las grandes áreas terapéuticas**, incluidas la oncología y las enfermedades neurodegenerativas y cardiovasculares, **se van a beneficiar de esta tecnología**.

Asimismo, Hassabis participó esta semana en la **reunión anual del Foro Económico Mundial (WEF) en Davos**, donde se mostró convencido de que, gracias a la IA, la medicina se encuentra a las puertas de una revolución nunca antes vista.

«Creo que tendremos, dentro de un año más o menos, **los primeros medicamentos diseñados por IA en ensayos clínicos**», aseveró durante una charla pública con el célebre presentador y educador **científico Bill Nye**, organizada por la tecnológica Google con motivo de la cumbre de Davos.

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## Hassabis, premio Nobel de Química

Hassabis recibió en octubre pasado el **premio Nobel de Química**, junto a su colega en ‘Google DeepMind’ en Londres John Jumper, y al bioquímico David Baker, por el **desarrollo de una herramienta de IA, bautizada AlphaFold AI,** que predice la estructuras tridimensionales de las proteínas.

> «Me interesé por primera vez en el plegamiento de proteínas, y en determinar la estructura 3D, cuando era estudiante. Este problema fue **uno de los grandes desafíos en biología** en la década de los 70 para el siguiente medio siglo», recuerda Hassabis.

«AlphaFold ha sido la respuesta a ese desafío. Me encontré con él por primera vez **cuando era estudiante en Cambridge**, y lo he tenido en el fondo de mi mente durante casi treinta años».

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Normalmente, explica, **sólo se secuencia genéticamente la proteína**, pero luego «constituye un verdadero reto pasar de imaginar una cadena unidimensional de secuencia genética a esa exquisita estructura 3D de la proteína, y eso es importante, **porque la estructura 3D te dice lo que hace la proteína**, cómo reacciona.»

El problema es que las configuraciones espaciales que, teóricamente, puede adoptar**una proteína son innumerables**. Hassabis lo compara con el juego de mesa ‘go’, «el más complejo que la humanidad ha inventado jamás, pues tiene un número de posiciones de **tablero igual a 10 elevado a la potencia 170»**.

«Estos son problemas totalmente intratables, si los intentas resolver mediante la fuerza bruta. **Tienen muchas más posibilidades que átomos hay en el universo.**Si quisieras enumerar cada una de ellas, **llevaría mucho más tiempo que la edad del universo.**Así que no hay forma de que se pueda solucionar eso solo por la fuerza bruta, examinando todas las opciones».

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Es ahí, añade, **donde interviene la IA, para hacer una búsqueda inteligente**, de manera que sólo haya que comprobar una fracción limitada de opciones.

Por alguna razón, las proteínas ‘saben’ cómo replegarse en un tiempo mínimo sólo en determinadas configuraciones **dentro de nuestro organismo para desempeñar las funciones** para las que están programadas.

«Se llamó la paradoja de Levinthal, porque lo que él señaló fue que hay de 10 elevado a 300 posibilidades, y sin embargo, de alguna manera, en la naturaleza, **en nuestros cuerpos, estas proteínas se pliegan instantáneamente en milisegundos.** Así que, la física y la naturaleza resuelven este problema (de cómo replegarse correctamente) en una cantidad de tiempo manejable», explica Hassabis.

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## Predecir la estructura correcta de la proteína

Una de las hipótesis sobre las **causas de la enfermedad de Alzheimer,**recuerda, es que ciertas proteínas, las beta-amiloides, se están plegando mal, se pliegan de manera incorrecta y luego **se agrupan alrededor de las neuronas y las matan**.

«**AlphaFold puede predecir cuál debería ser la estructura correcta** y, potencialmente, qué sucede cuando sale mal. Si se tiene la estructura de la proteína en 3D, se pueden diseñar **compuestos farmacológicos**, que son compuestos químicos que se unen a la parte correcta de la proteína», añadió.

Hassabis confirmó que la herramienta inventada es de código abierto y que los **200 millones de estructuras**predichas de todas las proteínas existentes están a disposición de toda la **comunidad de investigación académica y farmacéutica** para que las utilicen.

> «Hoy en día, más de **2,5 millones de investigadores**de todo el mundo la han utilizado. Creemos que son casi todos los biólogos del mundo», comentó.

Con información de [***EFE***](https://efe.com/salud/2025-01-23/medicamentos-ia-inteligencia-artificial/)

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