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Científicos de Walter Reed usan inteligencia artificial para examinar drogas para tratar potencialmente COVID-19

9 de julio de 2020

El desarrollo de nuevos medicamentos es costoso, complejo y generalmente lleva años para llegar a un punto en el que los nuevos tratamientos estén listos para ser validados por pruebas clínicas, pero los científicos del Instituto de Investigación del Ejército Walter Reed recurrieron a herramientas de alta tecnología para canalizar con mayor rapidez los compuestos de los medicamentos que pudieran dirigirse eficazmente a COVID-19.

«Con razón, el pueblo de los Estados Unidos y el mundo quieren una respuesta rápida», dijo el Subdirector de la Rama de Terapéutica Experimental del Instituto, el Mayor Brandon Pybus. Nextgov durante un reciente panel virtual. «Así que buscamos formas de reducir el tiempo de la etapa inicial del proceso de descubrimiento de medicamentos, que puede ser bastante largo cuando toma su curso normal, porque usted, por supuesto, no sólo tiene que probar que los medicamentos que está desarrollando son seguros, sino que tiene que probar que son eficaces y luego tienen que despejar todas estas vías de regulación».

La Subdivisión de Terapias Experimentales tiene una influencia significativa como programa de descubrimiento y desarrollo de medicamentos, entre otras cosas, al participar en todos los medicamentos para la prevención del paludismo aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos. A medida que la pandemia emergió, Pybus dijo que los funcionarios internos optaron por asociarse con el Instituto de Investigación del Suroeste, que había desarrollado lo que él consideró «una máquina de aprendizaje realmente interesante y novedosa» y [artificial intelligence]-para encontrar moléculas que puedan unirse con éxito a un objetivo de interés en el virus.»

El equipo de Terapéutica Experimental había identificado estructuras raras derivadas de los picos en la superficie del nuevo coronavirus que son responsables de adherirse e invadir las células. Los investigadores las compartieron con SRI para tratar de usar la IA y el aprendizaje por máquina para examinar un gran número de compuestos que «lanzaron a los picos» para ver si se unían en el espacio virtual para inhibir la adhesión. Pero el equipo esperaba enfrentarse a 41 millones de compuestos, un número intensivo en computación que, en última instancia, garantizaba el apoyo de una supercomputadora para desconcertar más rápidamente a aquellos con la posibilidad de ser efectivos.

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Pybus y su equipo recurrieron al Programa de Modernización de la Computación de Alto Rendimiento del Departamento de Defensa, que según él es esencialmente el portal del Pentágono en la supercomputación de todo. Con los recursos proporcionados públicamente por el grupo, que también se ofrecen al consorcio de computación de alto rendimiento dirigido por los Estados Unidos, Pybus y el equipo fueron capaces de examinar rápidamente esos millones de compuestos y reducir y avanzar más de 100 en las pruebas de mesa de trabajo contra el virus.

«Lo que vimos es que -como esperábamos- realmente enriqueció la tasa de éxito, lo que le quitó una tremenda cantidad de tiempo, años, a la parte delantera del desarrollo del descubrimiento del fármaco», explicó. «Quiero decir, es realmente notable. Como pueden imaginar, un esfuerzo de todo el gobierno, cuando despegan por primera vez, es un poco como el salvaje oeste. Pero todo el mundo sabe el estado final deseado y todo el mundo estaba muy abierto – y sigue estando muy abierto – a colaborar para lograr ese estado final más rápidamente».

Un programa tradicional habría requerido la revisión de cada uno de los millones de compuestos, pero complementado por la tecnología, dijo Pybus Nextgov Miércoles que el equipo en este momento ha reducido 41 millones a 13 aciertos para un análisis más avanzado.

«Eso es bastante bueno para tres o cuatro meses», señaló. «El [high-performance computing] realmente lo hizo posible».

Algunos miembros del equipo de Pybus han tenido que trabajar dentro de las instalaciones para crear y probar nuevas entidades químicas y más, pero una gran parte del trabajo – como con la mayoría de las agencias federales y tiendas de la industria en los EE.UU. – puede ser completado de forma remota. El departamento realmente «dio un paso adelante», según Pybus, en términos de proporcionar tecnologías que permitan a los equipos trabajar eficientemente desde lugares fuera de la oficina.

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«Creo que era una prueba que teníamos que pasar, era necesaria porque teníamos que mantener la distancia física para la seguridad de todo el personal y de la comunidad en general», dijo. «Pero ha ido muy bien, y creo que nos ha demostrado que podemos hacer mucho más a distancia de lo que habríamos imaginado antes.»

Se están aprendiendo muchas lecciones a lo largo del camino, pero lo más importante es el impacto de inclinarse hacia un poco de creatividad y apoyo técnico para moverse más rápido e impulsar nuevos resultados. Pybus no es un informático, pero como bioquímico y biólogo estructural, ha experimentado de primera mano cómo los recursos emergentes y avanzados ofrecen a los investigadores en muchos campos, explorando una gama de terapias, «un conjunto de herramientas muy poderosas».

«Es una convergencia de muchas tecnologías que no son necesariamente nuevas, pero me gusta pensar que, en este momento, están convergiendo de una manera nueva y muy agresiva, lo que es bueno ver», dijo.

Aunque considera que la verdadera medida del éxito del trabajo es «cuando ese compuesto que el ordenador predice entra en esa placa y mata el virus», la métrica que el equipo ha utilizado hasta la fecha implica considerar si el número de aciertos que el equipo ha descubierto ha sido potenciado por el esfuerzo.

«Y yo diría que ha sido… que ha sido un éxito hasta ahora», dijo Pybus.