El “Virtual Biotech”, presentado en un estudio publicado en la revista Science, fue diseñado como una empresa biotecnológica virtual formada por agentes de inteligencia artificial que trabajan en el descubrimiento de fármacos. El sistema tiene capacidad para albergar hasta 37.000 agentes que interactúan de forma autónoma con grandes modelos de lenguaje o entre sí y pueden llevar a cabo tareas de varias etapas.
El equipo, dirigido por el científico informático James Zou, de Stanford University, modeló la estructura de la empresa con diferentes departamentos gestionados por un agente que desempeña el cargo de “director científico” (CSO). Estos departamentos incluían especialidades como la definición de objetivos y el diseño de ensayos clínicos. En el estudio se utilizaron modelos Claude desarrollados por Anthropic; Zou señaló que podría utilizarse cualquier modelo de lenguaje grande avanzado, incluidos los modelos de código abierto.
El sistema analizó los resultados publicados de más de 55.000 ensayos clínicos realizados para distintas enfermedades. Se asignó a 37.075 agentes la tarea de examinar cada uno de los ensayos clínicos en fase avanzada. El análisis mostró que los fármacos dirigidos a proteínas activas en determinados tipos de células tenían aproximadamente un 50 % más de probabilidades de llegar al mercado que otros fármacos.
En la segunda prueba, el sistema investigó si la proteína CD276 podía ser una diana terapéutica en los cánceres de pulmón. Los agentes, en consonancia con los datos previos, validaron CD276 como una diana candidata y desarrollaron una estrategia terapéutica en la que un anticuerpo que reconoce esta proteína se unía a un fármaco contra el cáncer. Con la contribución de evaluadores externos, el enfoque fue considerado prometedor.
Sin embargo, los investigadores subrayaron que el sistema no se había probado en procesos reales de desarrollo de fármacos y que sus predicciones no habían sido validadas mediante experimentos ni ensayos clínicos.
Por qué es importante
La principal importancia del estudio radica en que intenta respaldar, mediante un sistema que analiza conjuntamente los resultados de numerosos ensayos clínicos, la priorización de las dianas biológicas que deben investigarse más en el descubrimiento de fármacos. Los hallazgos muestran que centrarse en las proteínas activas en determinados tipos celulares podría estar relacionado con la probabilidad de que los fármacos candidatos lleguen al mercado, y ofrecen así un criterio que puede utilizarse en el diseño de la investigación. Este enfoque podría añadir una nueva capa de análisis a los procesos de toma de decisiones de los investigadores implicados en la selección de dianas y la planificación de ensayos clínicos. Sin embargo, el hecho de que el sistema no se haya probado en procesos reales de desarrollo pone de manifiesto que los resultados deben someterse a pruebas mediante experimentos de laboratorio y ensayos clínicos; por tanto, la cuestión que sigue abierta es si las dianas identificadas por la inteligencia artificial pueden validarse en la práctica.
Término: agente
Un agente de inteligencia artificial es un software que, en lugar de generar una única respuesta, llama a herramientas y ejecuta tareas de varios pasos para alcanzar un objetivo.