Comunicado. Amgen informó que está utilizando inteligencia artificial (IA) para ayudar a diseñar nuevas proteínas con propiedades terapéuticas consideradas desde el principio, acelerando el descubrimiento de medicamentos de próxima generación.
Al combinar inteligencia artificial, automatización y biología, Amgen ha aprovechado su plataforma de biología generativa para triplicar la velocidad de la ingeniería de proteínas y reducir los plazos de descubrimiento a la mitad.
En Amgen, la ciencia siempre se ha centrado en superar los límites. Desde las terapias pioneras con proteínas recombinantes en la década de 1980 hasta los productos biológicos avanzados de la actualidad, los investigadores de Amgen han adoptado nuevas herramientas para brindar beneficios a los pacientes. Hoy en día, la IA es la última herramienta que está transformando las formas de trabajar, mejorando, en lugar de reemplazar, el papel de los científicos.
Durante décadas, el descubrimiento de fármacos biológicos implicó analizar miles de proteínas naturales con la esperanza de encontrar una eficaz. El progreso fue lento e impredecible, como buscar una aguja en un pajar.
Hoy en día, ese modelo está siendo reemplazado por la biología generativa, un enfoque que integra la biología, el aprendizaje automático y la automatización para diseñar nuevas proteínas en lugar de buscarlas. Los científicos de Amgen ahora pueden crear proteínas con las propiedades terapéuticas deseadas mediante diseño asistido por IA.
“Estamos pasando de un modelo de 'búsqueda y descubrimiento' a una forma de pensar en la función biológica basada en 'diseño y generación'. Cuantos más datos incorporemos a nuestros modelos, mejor, más rápido y con más éxito tendremos en la producción de las proteínas que necesitamos”, afirmó Marissa Mock, directora ejecutiva del grupo de Biología Generativa en Investigación y Desarrollo de Amgen.
Por ejemplo, los investigadores de Amgen desarrollaron un modelo de aprendizaje automático que predice la viscosidad, una propiedad esencial para los medicamentos inyectables, con una precisión de aproximadamente el 80% en evaluaciones internas. Esta capacidad predictiva ayuda a reducir el riesgo de fallos en etapas avanzadas y aumenta la probabilidad de éxito clínico.
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