Una IA escaneó 400 mil publicaciones de Reddit y descubrió efectos secundarios ocultos de Ozempic. Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para analizar datos generados por usuarios e identificar síntomas no enumerados previamente.
La terapia con fagos de Invitris, una startup DeepTech, revoluciona la medicina produciendo nuevos medicamentos en 4 a 8 horas con una plataforma sin células. El fundador Patrick Grossmann lo considera el "momento ChatGPT" para la industria farmacéutica, donde la IA transforma radicalmente las terapias personalizadas.
Este artículo presenta TRACE, un agente de razonamiento LLM consciente de la trayectoria para la optimización molecular de leads, abordando la limitación de la optimización molecular en un solo paso. Formula la selección de herramientas como un problema de toma de decisiones secuenciales sobre trayectorias de acción, esencial para transformar los compuestos iniciales en candidatos a fármacos viables. TRACE busca mejorar las propiedades relacionadas con ADMET mediante un refinamiento estructural sutil, preservando las subestructuras moleculares clave.
MOLPAQ es un novedoso generador modular cuántico-clásico que crea moléculas interpretables a partir de parches latentes generados cuánticamente, logrando un 100% de validez RDKit y alta novedad y diversidad. Este enfoque mejora significativamente el control de propiedades como QED y la incidencia de motivos aromáticos en comparación con los generadores clásicos.
OpenAI presenta GPT-Rosalind, un modelo de razonamiento de vanguardia creado para acelerar el descubrimiento de fármacos, el análisis genómico y los flujos de trabajo de investigación científica. Su objetivo es impulsar las ciencias de la vida con sus capacidades avanzadas de IA.
La IA está siendo empleada para escanear 1.500 medicamentos aprobados en busca de señales ocultas relacionadas con enfermedades cerebrales como MND, Parkinson y demencia. El objetivo es reducir de décadas a años el tiempo de investigación, identificando posibles tratamientos en fármacos ya existentes.
Esta investigación explora el aprendizaje de representación molecular utilizando modelos de lenguaje y tareas auxiliares relevantes para el dominio. El objetivo es mejorar la comprensión y la predicción de propiedades moleculares.
MolClaw es un agente autónomo de IA para la evaluación, cribado y optimización de moléculas de fármacos. Utiliza una arquitectura de habilidades jerárquica de tres niveles, integrando más de 30 herramientas especializadas, e introduce MolBench, un nuevo benchmark para este dominio.
Esta investigación aborda desafíos en la predicción robusta de propiedades moleculares bajo escenarios extremos fuera de distribución (OOD), cruciales para el descubrimiento de fármacos impulsado por IA. Propone SCOPE-BENCH, un nuevo benchmark para la evaluación del rendimiento OOD, y POMA, un framework para la adaptación de múltiples fuentes para superar las limitaciones de los métodos existentes.
El documento introduce InteractBind, un conjunto de datos a gran escala de aproximadamente 100 mil pares proteína-ligando, junto con un benchmark para una evaluación detallada. Su objetivo es determinar si los modelos pueden localizar sitios de unión e identificar interacciones no covalentes, abordando una deficiencia en las evaluaciones existentes.
Este conteúdo apresenta o DrugPlayGround, um framework para avaliar e comparar o desempenho de Large Language Models (LLMs) na descoberta de medicamentos. Ele foca na geração de descrições textuais de características de medicamentos, sinergismo, interações proteína-medicamento e respostas fisiológicas, com a participação de especialistas para justificar as previsões dos LLMs.
Filippo Menolascina utiliza Co-Scientist para identificar nuevos tratamientos para enfermedades hepáticas. La herramienta también ayuda a explicar por qué los fármacos existentes solo benefician a ciertos pacientes.
Este artículo analiza la declaración de Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, en Google I/O, donde expresó la ambición de la compañía de "resolver todas las enfermedades" a través del redescubrimiento de fármacos. El boletín de The Verge discute las implicaciones y el contexto de esta audaz afirmación.