MOSAIC: el “libro de recetas” con inteligencia artificial que quiere hacer más práctica la síntesis química

Crear una molécula nueva en el laboratorio no suele fallar por falta de ideas, sino por algo más terrenal: el tiempo y la fricción del proceso. La química de síntesis es una disciplina con memoria larguísima; durante décadas se han publicado millones de protocolos, variaciones de condiciones, trucos de purificación y atajos que, sobre el papel, ayudan a llegar antes al compuesto deseado. El problema aparece cuando esa riqueza de conocimiento se convierte en ruido: encontrar el procedimiento adecuado entre montañas de literatura puede ser tan lento como ejecutar el experimento.

Ese “cuello de botella” es el punto de partida de MOSAIC, una plataforma desarrollada por investigadores de Yale junto con colaboradores de la unidad estadounidense de Boehringer Ingelheim Pharmaceuticals en Connecticut. El equipo la describe como un marco de IA capaz de generar procedimientos experimentales para sintetizar moléculas, incluso compuestos que todavía no existen en catálogos o bases de datos. La investigación se presentó en la revista Nature, según informó YaleNews. Continúa leyendo «MOSAIC: el “libro de recetas” con inteligencia artificial que quiere hacer más práctica la síntesis química»

DrugCLIP: la IA que convierte la búsqueda de fármacos en un “motor de búsqueda” molecular

Encontrar una molécula que encaje en una proteína concreta se parece a intentar abrir una cerradura desconocida con un manojo de llaves gigantesco. La biología ofrece miles de “cerraduras” —las proteínas— y la química, millones o incluso billones de “llaves” —los compuestos candidatos—. El método clásico para decidir qué llave probar primero ha sido el cribado virtual basado en simulaciones: se modela en 3D cómo una molécula podría acomodarse en el bolsillo de unión de una proteína, se calcula si la interacción es estable y se repite el proceso una y otra vez.

El problema es que esa aproximación, conocida popularmente por su dependencia del docking y de cálculos físico-químicos detallados, consume muchísimo tiempo y recursos. En la práctica, limita el número de compuestos y dianas que se pueden explorar. Cuando el objetivo es dar con terapias contra enfermedades complejas, o investigar proteínas poco estudiadas, ese cuello de botella se convierte en un freno real para la innovación biomédica. Continúa leyendo «DrugCLIP: la IA que convierte la búsqueda de fármacos en un “motor de búsqueda” molecular»

Chai Discovery cierra 130 millones en Serie B: la apuesta de OpenAI por la biotecnología que diseña moléculas

La startup Chai Discovery acaba de conseguir un nuevo impulso financiero que la coloca en el centro de una tendencia cada vez más visible: aplicar inteligencia artificial para acortar el camino entre una hipótesis científica y un candidato a fármaco. Según informó TechCrunch, la compañía ha levantado 130 millones de dólares en una Serie B con una valoración de 1.300 millones, en una operación liderada por General Catalyst y Oak HC/FT, con participación de firmas como Menlo Ventures, Thrive Capital y la propia OpenAI, entre otros inversores.

En números redondos, el mensaje del mercado es claro: cuando la promesa es “diseñar moléculas con ordenador” y el equipo afirma mejoras medibles frente a métodos previos, los cheques aparecen con rapidez. En este caso, la financiación acumulada de Chai ya supera los 225 millones de dólares, una cifra notable para una empresa fundada en 2024. Continúa leyendo «Chai Discovery cierra 130 millones en Serie B: la apuesta de OpenAI por la biotecnología que diseña moléculas»

Un salto cuántico en la medicina: la computación cuántica acelera el descubrimiento de nuevos fármacos

Un grupo de investigadores de diferentes universidades y empresas tecnológicas ha logrado simular con éxito una molécula extremadamente compleja que juega un papel clave en la creación de nuevos medicamentos. El anuncio marca un punto de inflexión: la computación cuántica, hasta hace poco relegada al terreno de la teoría y las pruebas de laboratorio, está empezando a demostrar su utilidad práctica.

Este logro, reportado por Reuters, destaca por la velocidad y precisión con la que se llevó a cabo la simulación. Mientras que los superordenadores tradicionales tardarían años en modelar con detalle este tipo de moléculas, el ordenador cuántico realizó el cálculo en pocas horas. Continúa leyendo «Un salto cuántico en la medicina: la computación cuántica acelera el descubrimiento de nuevos fármacos»

La inteligencia artificial y el futuro de los medicamentos en 2025: una alianza que acelera descubrimientos

En 2025, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta esencial para el desarrollo de nuevos medicamentos, transformando un proceso que antes tomaba más de una década en uno mucho más rápido y preciso. Esta tecnología no solo acorta los tiempos de investigación, sino que también amplía las posibilidades de tratar enfermedades olvidadas por la industria farmacéutica tradicional. Continúa leyendo «La inteligencia artificial y el futuro de los medicamentos en 2025: una alianza que acelera descubrimientos»

La apuesta de Alphabet por la medicina del futuro: Isomorphic Labs capta 600 millones para acelerar su motor de descubrimiento de fármacos con IA

Imagínate un laboratorio donde los medicamentos no se descubren por prueba y error, sino gracias a la inteligencia artificial, como si tuviéramos una especie de GPS molecular que nos guía directamente a las soluciones más prometedoras. Eso es precisamente lo que está construyendo Isomorphic Labs, una empresa surgida del núcleo de innovación de Google, y que ahora da un gran paso hacia el futuro de la biotecnología tras conseguir una inversión de 600 millones de dólares.

Esta empresa, nacida en 2021 como una escisión de DeepMind, la división de inteligencia artificial de Alphabet, ha conseguido su primera ronda de financiación externa. El capital ha sido aportado por Thrive Capital, junto a GV (antes Google Ventures) y la propia Alphabet. Continúa leyendo «La apuesta de Alphabet por la medicina del futuro: Isomorphic Labs capta 600 millones para acelerar su motor de descubrimiento de fármacos con IA»

AlphaFold 3: La Inteligencia Artificial de Google DeepMind que Revoluciona la Predicción de Proteínas, ya es código abierto

En un hito reciente y emocionante para la investigación científica, Google DeepMind ha hecho open source el modelo AlphaFold 3, una herramienta de vanguardia para la predicción de estructuras proteicas que promete acelerar la investigación en biología y el descubrimiento de nuevos fármacos. Esta apertura de código incluye el modelo y los pesos de entrenamiento, lo que significa que cualquier investigador académico en el mundo puede acceder a esta tecnología para usos no comerciales.

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AlphaFold 3 de Google y el futuro del descubrimiento de fármacos

El campo de la biotecnología ha experimentado un avance significativo con el lanzamiento de AlphaFold 3, desarrollado por DeepMind, la famosa división de Google. Este modelo de inteligencia artificial representa una mejora notable sobre sus predecesores, ofreciendo una herramienta poderosa y precisa para la predicción de estructuras moleculares, lo que tiene implicaciones directas en el descubrimiento y diseño de nuevos medicamentos.

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AlphaFold ayuda en la búsqueda de Antidepresivos usando Inteligencia Artificial

Hace varios meses os hablé sobre cómo la IA puede ayudar con el diagnóstico de la depresión. Hoy amplio el tema al conocer detalles sobre el uso de AlphaFold en la identificación de nuevos compuestos psicodélicos para el tratamiento de la depresión. AlphaFold, una herramienta desarrollada por DeepMind, está empezando a mostrar su potencial en el campo de la biología y la farmacología, prediciendo estructuras de proteínas con una precisión notable.

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