"En los 45 años que llevo haciendo esto he sacado tres fármacos al mercado", afirma el químico David Brown. Puede que su nombre no le suene, pero uno de sus fármacos seguro que sí: la Viagra.

Un par de meses antes de que el coronavirus (Covid-19) apareciera, este veterano investigador consiguió casi 50 millones de euros para su start-up de inteligencia artificial (IA) especializada en identificar fármacos contra enfermedades raras. Y en cuanto la pandemia empezó a hacer estragos, decidió utilizar sus conocimientos y recursos para luchar contra ella.

Su enfoque para lograrlo es prácticamente el mismo que le sirvió para crear la famosa píldora azul: analizar la eficacia de tratamientos ya disponibles para otras dolencias distintas. Aunque la Viagra había sido diseñada contra la hipertensión arterial y la angina de pecho, fueron los ensayos clínicos los que revelaron su capacidad vigorizante en los pacientes.

La diferencia clave entre lo que pasó en la década de 1990 y lo que Brown intenta hacer ahora reside en la inteligencia artificial. Mientras aquel reposicionamiento fue fruto de la casualidad, la capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones aumenta sus posibilidades de identificar nuevos usos para moléculas conocidas, lo que podría resultar fundamental para la búsqueda de tratamientos contra el coronavirus.

Gracias a este enfoque, el consistorio europeo Exscalate4CoV anunció a mediados de junio que el raloxifeno, un fármaco que se usa para combatir la osteoporosis, "podría servir como un tratamiento efectivo para pacientes positivos por Covid-19 con síntomas leves o asintomáticos".

Antes del coronavirus el veterano investigador que inventó la Viagra consiguió casi 50 millones de euros para su start-up de inteligencia artificial

Pero la capacidad de la IA va mucho más allá de señalar moléculas conocidas. La verdadera promesa de tecnología en el ámbito farmacológico se encuentra en su potencial para 'descubrir' nuevos fármacos. Desde que una compañía empieza a investigar una molécula hasta que la comercializa suelen pasar entre 10 años y 20 años, en los puede tener que invertir hasta 2.300 millones de euros. Y se estima que, de cada 10.000 moléculas estudiadas, solo una acaba convertida en un fármaco.

Todo esto hace que resulte mucho más fácil trabajar con las que ya se conocen y cuya seguridad ya está demostrada, y también es la causa de que Brown solo haya logrado comercializar tres fármacos en casi cinco décadas.

No obstante, dado que se calcula que el número de moléculas con potencial de convertirse en medicamentos podría ascender hasta 1060 (un uno seguido de 60 ceros), no podemos dejar que la investigación se limite a estudiar dentro de las fronteras de lo conocido. El problema reside en la incapacidad de los humanos para analizar la ingente cantidad de moléculas que hay fuera de dicha frontera.

Aquí es donde entra la inteligencia artificial. El año pasado, la tecnología permitió identificar una nueva molécula con potencial farmacológico en solo 46 días. Aunque aún tiene que someterse a distintas fases de pruebas de seguridad y eficacia, la velocidad de este hallazgo resultaría imposible para los humanos.

"Anticipamos que esta tecnología mejorará aún más como una herramienta útil para identificar candidatos a medicamentos", auguraron los científicos responsables en la última frase de su artículo.

Para lograr este espectacular resultado, el sistema fue entrenado con la información de seis conjuntos de datos (uno de ellos con más de 4,5 millones de moléculas) con información relativa a su estructura y sus propiedades, y con moléculas previamente patentadas.

Con todos estos datos, el algoritmo devolvió una lista de 30.000 estructuras, de entre las que los investigadores seleccionaron al azar 40 para su análisis en profundidad. Este paso acabó con seis moléculas candidatas de las que, finalmente, una ha demostrado resultados prometedores en ratones. Y todo, en menos de dos meses.

Gracias a esta capacidad, esta herramienta se ha convertido en una de las seleccionadas en la lista de las 10 Tecnologías Emergentes de 2020 de MIT Technology Review, un especial anual que destaca aquellos avances tecnológicos con mayor potencial para revolucionar el mundo a corto y medio plazo.

Entendería perfectamente que cualquiera que se haya leído mis últimas columnas crea que odio la inteligencia artificial. Que si es racista, que si nos va a robar el empleo… Pero, a la hora de encontrar tratamientos efectivos contra el coronavirus, puede que la IA se convierta en la Viagra que tanto necesitamos para superar nuestra impotencia contra la pandemia.