El descubrimiento de fármacos es como buscar la pieza indicada de un rompecabezas, pero en una caja con 1060 piezas moleculares. Las herramientas de IA ayudan a los investigadores a reducir las opciones, seleccionando un subconjunto de piezas con la forma y el color correctos para experimentar.
Una molécula de fármaco eficaz se unirá a una enzima objetivo o un receptor, un punto específico de la célula con la que intenta interactuar. Como la pieza perfecta del rompecabezas, un fármaco exitoso encajará a la perfección: poseerá la forma, la flexibilidad y la energía de interacción adecuadas (la distribución de la carga eléctrica en una molécula) para adherirse a su objetivo.
Algunos fármacos son agonistas, como la morfina, que activa los receptores objetivo en el cerebro para producir un efecto analgésico. Otros, como la insulina, son antagonistas y, en cambio, inhiben o bloquean sus objetivos.
Los investigadores de todo el mundo están compitiendo para encontrar un posible fármaco eficaz para inhibir la infección y la replicación del SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19. Con las GPUs de NVIDIA, están acelerando este proceso de descubrimiento de fármacos, ya sea para el diseño de fármacos basado en la estructura, acoplamiento molecular, modelos de IA generativa, detección virtual o detección de alto rendimiento.
Identificación de Objetivos Proteicos con Genómica
Para desarrollar una molécula de fármaco eficaz, los investigadores deben saber por dónde empezar. Una vía de enfermedad, una cadena de señales entre moléculas que desencadenan diferentes funciones celulares, puede involucrar miles de proteínas que interactúan. Los análisis genómicos pueden proporcionar información invaluable para los investigadores, lo que les permite identificar proteínas prometedoras a las cuales pueden orientarse con un compuesto farmacológico.
Con el kit de herramientas de análisis del genoma NVIDIA Clara Parabricks los investigadores pueden secuenciar y analizar genomas hasta 50 veces más rápido. Dada la propagación sin precedentes de la pandemia de COVID, obtener resultados en horas en lugar de días puede tener un impacto extraordinario en la comprensión del virus y el desarrollo de tratamientos.
Hasta la fecha, cientos de instituciones, incluidos hospitales, universidades y centros de supercomputación, en 88 países han descargado el software para acelerar su trabajo: secuenciar el genoma viral en sí, así como secuenciar el ADN de pacientes con COVID e investigar por qué el virus afecta más a algunas personas que a otras.
Otro método, cryo-EM, usa microscopios electrónicos para observar directamente las proteínas y puede aprovechar las GPU para acortar el tiempo de procesamiento de los enormes y complejos conjuntos de datos involucrados.
Gracias a CryoSPARC, un software acelerado por GPU creado por la startup de Toronto Structura Biotechnology, investigadores de los Institutos Nacionales de Salud y la Universidad de Texas en Austin crearon el primer mapa 3D a escala atómica del coronavirus, que proporciona una vista detallada de las proteínas de pico del virus, un objetivo clave para desarrollar vacunas, anticuerpos terapéuticos y diagnósticos.
Análisis Compuesto Acelerado por GPU
Una vez que se ha identificado una proteína objetivo, los investigadores buscan compuestos farmacológicos que tengan las propiedades adecuadas para unirse a ella. Para evaluar qué tan eficaces serán los candidatos a fármacos, los investigadores pueden examinar los posibles fármacos de forma virtual, así como en laboratorios del mundo real.
La startup de descubrimiento de fármacos Atomwise, que forma parte del programa NVIDIA Inception, desarrolló AtomNet, una red neuronal convolucional que puede analizar más de 16,000 millones de compuestos en menos de dos días con las GPUs de NVIDIA en el cloud. El análisis virtual puede reducir el tiempo que lleva descubrir potenciales fármacos promisorios para continuar con las pruebas. De otro modo, este proceso podría llevar meses o años y costar millones de dólares.
La empresa Schrödinger, con sede en Nueva York, crea un software de descubrimiento de fármacos que puede modelar las propiedades de posibles moléculas de fármacos. Las compañías biofarmacéuticas más grandes del mundo utilizan la plataforma de Schrödinger, ya que les permite sintetizar y determinar la afinidad de unión de una molécula de fármaco con las GPUs NVIDIA Tensor Core en menos de una hora y con solo unos pocos dólares de costo de computación, en lugar de gastar miles de dólares usando métodos tradicionales
Modelos de IA Generativa para el Descubrimiento de Fármacos
En lugar de evaluar un conjunto de datos de fármacos potenciales conocidos, un modelo de IA generativa comienza desde cero. La startup Elix , Inc. de Tokio, que forma parte del programa NVIDIA Inception de aceleradores virtuales, usa modelos generativos entrenados en sistemas NVIDIA DGX Station para lograr prometedoras estructuras moleculares. Algunas de las moléculas propuestas por la IA pueden no encontrarse en la naturaleza, por lo que se utilizan redes neuronales adicionales para determinar la viabilidad de que estos candidatos se sinteticen en el laboratorio.
Con DGX Station, Elix logra una aceleración de hasta 6 veces en el entrenamiento de los modelos generativos, que de otra manera tomarían una semana o más para converger, o para alcanzar la tasa de error más baja posible.
Acoplamiento Molecular para la Investigación del COVID-19
Con el tamaño inconcebible del espacio químico, los investigadores no podrían probar todas las moléculas posibles para descubrir cuál será eficaz para combatir una enfermedad específica. Pero según lo que se sabe sobre la proteína objetivo, las aplicaciones de dinámica molecular aceleradas por GPU se pueden utilizar para aproximarse al comportamiento molecular y simular proteínas objetivo a nivel atómico.
Un software como AutoDock permite a los investigadores calcular la interacción energética entre un fármaco potencial y la proteína objetivo. Este proceso computacionalmente complejo, conocido como acoplamiento molecular, simula millones de configuraciones diferentes para encontrar la disposición más favorable de cada molécula para la unión. los científicos de Scripps Research utilizaron la supercomputadora Summit del Laboratorio Nacional Oak Ridge (que cuenta con más de 27,000 GPUs de NVIDIA) para analizar mil millones de fármacos potenciales en solo 12 horas.. Incluso el uso de una sola GPU de NVIDIA proporciona una aceleración de más de 230 veces con respecto al uso de una sola CPU.
En Illinois, Argonne National Laboratory está acelerando la investigación del COVID-19 usando sistema con GPU NVIDIA A100 basado en la arquitectura de referencia DGX SuperPOD. Los investigadores de Argonne están simulando los 1,5 millones de átomos en el pico de proteína del virus para avanzar en la investigación de vacunas y prediciendo puntuaciones de acoplamiento molecular para millones de fármacos potenciales.
Aceleración del Análisis de Imágenes Biológicas
El proceso de descubrimiento de fármacos también requiere pruebas físicas importantes, lo que representa un desafío patológico para los investigadores farmacéuticos. Un método de prueba física es agregar un compuesto farmacológico a una célula enferma en el laboratorio y observar los cambios sutiles que se producen la célula para determinar si comienza a parecerse más a una célula sana.
La empresa de biología digital , con sede en Salt Lake City, utiliza la IA y las GPUs de NVIDIA para observar estos cambios sutiles en las imágenes celulares, analizando terabytes de datos cada semana. La compañía ha lanzado un conjunto de datos COVID de código abierto, a fin de compartir datos morfológicos de células humanas con investigadores que trabajan en la creación de terapias para el virus.
A medida que la IA y la computación acelerada continúen acelerando la genómica y los procesos de descubrimiento de fármacos, será posible alcanzar la medicina de precisión, que personaliza los planes de tratamiento de cada paciente en función de los conocimientos sobre su genoma.
En este contexto, los sistemas de recomendación, que se pueden desarrollar con el framework de aplicaciones NVIDIA Merlin, podrían ayudar a los proveedores de atención médica a personalizar el tratamiento de un paciente para brindar mejores resultados y una recuperación potencialmente más rápida.
Para obtener más información sobre cómo la IA y las GPUs fomentan la investigación del COVID, lea las historias de nuestro blog y visita el centro de investigación del COVID-19.
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