Las supercomputadoras ayudan a los investigadores a acelerar el descubrimiento de medicamentos para Covid-19
Un equipo de investigación del MIT está utilizando supercomputadoras para ayudar a desarrollar un medicamento para tratar la enfermedad causada por el nuevo coronavirus.
Kevin Esvelt, profesor asistente en el MIT Media Lab.
FOTO: KEVIN ESVELT
Un consorcio de agencias gubernamentales y empresas de tecnología de los Estados Unidos está otorgando recursos de supercomputación gratuitos a equipos de investigación que tienen como objetivo encontrar rápidamente medicamentos para combatir Covid-19 y pronosticar su propagación.
Los equipos están trabajando con la potencia informática de algunas de las supercomputadoras más rápidas del mundo como parte del Covid-19 High Performance Computing Consortium, una asociación anunciada el mes pasado que incluye la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca, laboratorios nacionales del Departamento de Energía de EE. UU. International Business Machines Corp., Google Cloud de Alphabet Inc. , Amazon Web Services de Amazon.com Inc. y otros.
Entre los equipos hay un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts que está desarrollando una forma de frustrar el nuevo coronavirus que causa Covid-19 al crear un receptor "señuelo", o proteína, que podría tomarse como un medicamento.
Los coronavirus causan enfermedades al unirse a los receptores ACE2 del cuerpo . Crear un señuelo podría permitir a la familia de virus unirse a la versión falsa de la proteína en lugar de la real, lo que podría prevenir la enfermedad, dijo Kevin Esvelt, profesor asistente en el MIT Media Lab que se especializa en ingeniería evolutiva. La idea de desarrollar un medicamento Covid-19 usando un señuelo surgió de un investigador de la Universidad Johns Hopkins, dijo
Este tipo particular de droga se llama biológico, en oposición a una droga de molécula pequeña.
La dificultad radica en desarrollar un señuelo efectivo que neutralice el coronavirus sin interactuar con otras proteínas en el cuerpo que podrían causar efectos secundarios dañinos, dijo Esvelt. Los investigadores del MIT están utilizando un modelo de aprendizaje automático capacitado en datos sobre el receptor ACE2 para simular la relación entre los señuelos y el virus. El aprendizaje automático se refiere a la ciencia de hacer que las computadoras actúen de manera inteligente sin ser programadas explícitamente. El modelo se ejecuta en recursos de supercomputación de acceso remoto de Amazon Web Services.
"Los recursos de supercomputación aceleran enormemente este proyecto", dijo el Sr. Esvelt. "Usando solo los métodos de laboratorio, tomaría muchos meses más, si fuera posible". La investigación del grupo comenzó la semana pasada. El equipo espera probar un señuelo en ratones para junio, y los ensayos clínicos comenzarán hacia fines del verano, dijo Esvelt.
Las supercomputadoras tienen miles o decenas de miles de procesadores que trabajan juntos para realizar grandes cálculos. Son particularmente adecuados para procesar y analizar grandes cantidades de datos utilizando algoritmos de inteligencia artificial.
Combinados, los aproximadamente 30 sistemas de supercomputación que forman parte del consorcio representan más de 400 petaflops de capacidad informática. Un petaflop permite 1,000 trillones, o un cuatrillón, de operaciones por segundo. Cada petaflop de potencia informática generalmente cuesta entre $ 2 y $ 3 millones, dijo Dario Gil, director de IBM Research.
Desde que se anunció el consorcio el 22 de marzo, ha recibido 55 propuestas de investigación de Estados Unidos, Alemania, India, Sudáfrica, Arabia Saudita, Reino Unido, España y Croacia. Dieciocho de los 29 equipos de investigación a los que se les han otorgado recursos de supercomputación gratuitos están trabajando actualmente en proyectos y los otros comenzarán en los próximos días, dijo Gil.
Los equipos fueron elegidos por un comité de expertos con experiencia en áreas como informática de alto rendimiento, biología y epidemiología. El comité consideró los beneficios potenciales de la investigación de cada solicitante, la viabilidad de su enfoque técnico y la necesidad de computación de alto rendimiento, dijo Gil. El consorcio tiene la intención de continuar aceptando propuestas en las próximas semanas y aumentando y agregando más socios de las industrias farmacéuticas y de ciencias de la vida, dijo Gil.
Otro equipo cuya propuesta fue aprobada incluye un grupo de investigadores de la empresa alemana de inteligencia artificial y desarrollo de fármacos Innoplexus AG, que trabajará con supercomputadoras para acelerar el descubrimiento de nuevas moléculas que podrían conducir a un fármaco para combatir Covid-19. Los investigadores esperan realizar permutaciones en cinco moléculas "prometedoras", dijo Stratos Davlos, director de tecnología de Innoplexus.
Los modelos avanzados de aprendizaje automático se ejecutarán en las supercomputadoras para producir diferentes candidatos moleculares para determinar cuál es el mejor. Ese candidato sería una molécula que se adhiere y se une a la proteína, no es tóxica, se puede fabricar y tiene una alta potencia para que el medicamento pueda funcionar en dosis bajas y lo más rápido posible, dijo Davlos.
La velocidad de los cálculos de las supercomputadoras podría ayudar a los investigadores a descubrir y desarrollar un medicamento efectivo en aproximadamente tres meses, después de lo cual podrían comenzar los ensayos en laboratorio húmedo, lo que llevaría a ensayos en animales y clínicos, dijo Davlos. Por lo general, a los investigadores les lleva de dos a tres años o más desarrollar un nuevo medicamento, dijo.
Escriba a Sara Castellanos a sara.castellanos@wsj.com
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