El laboratorio de Bioinformática Estructural y Biología de Redes -que lidera el investigador ICREA Dr. Patrick Aloy en el Instituto de Investigación Biomédica (IRB Barcelona), ubicado en el PCB-, ha completado la información de bioactividad de un millón de moléculas mediante el uso de modelos computacionales de aprendizaje automático profundo (deep machine learning). Además, ha hecho pública una herramienta para predecir la actividad biológica de cualquier molécula, incluso cuando no existen datos experimentales disponibles. El trabajo se ha publicado en la revista Nature Communications.

Esta nueva metodología se basa en el Chemical Checker, la mayor base de datos de perfiles de bioactividad para pseudofármacos hasta la fecha, desarrollada por el mismo laboratorio y publicada en 2020. El Chemical Checker recoge información de 25 espacios de bioactividad para cada molécula, que tienen que ver con su estructura química, las dianas con las que interacciona o los cambios que induce a nivel clínico o celular. Sin embargo, esta información tan detallada sobre el mecanismo de acción es incompleta para la mayoría de moléculas. Es decir, para una de ellas puede haber información de uno o dos espacios de bioactividad, pero no de los 25 posibles.

Con este nuevo desarrollo, los investigadores integran toda la información experimental disponible con métodos de aprendizaje automático profundo, de manera que se pueden completar todos los perfiles de actividad, desde la química hasta la clínica, para todas las moléculas.

“La nueva herramienta también nos permite pronosticar los espacios de bioactividad de cualquier molécula nueva, y eso es crucial en el proceso de descubrimiento de fármacos, ya que podemos hacer una selección de los candidatos más adecuados y descartar aquellos que, por una u otra razón, no funcionarían” explica el Dr. Patrick Aloy.

La biblioteca de software es de libre acceso, está disponible para la comunidad científica en bioactivitysignatures.org, y será actualizada periódicamente por los investigadores, a medida que se disponga de más datos de actividad biológica. Con cada actualización de datos experimentales en el Chemical Checker, las redes neurales artificiales se actualizarán también para ir perfeccionando las estimaciones.

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