La IA puede mejorar la producción de medicamento para demencia y Alzheimer

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Un nuevo estudio revisado por pares realizado por investigadores de la Universidad de Texas en Austin (UT en Austin) muestra cómo el aprendizaje automático con inteligencia artificial (IA) puede ayudar a guiar y mejorar el diseño de enzimas para la síntesis de galantamina, un fármaco utilizado para tratar a pacientes con demencia y la enfermedad de Alzheimer. Este estudio demuestra el poderoso potencial de la combinación de IA y evolución dirigida en la producción a escala industrial de medicamentos importantes en el futuro.

La galantamina puede ayudar a mejorar la capacidad cognitiva de pacientes diagnosticados con demencia o Alzheimer al retardar la degradación de la acetilcolina, un neurotransmisor que desempeña un papel clave en el aprendizaje y la memoria, según la Clínica Mayo. En los pacientes con Alzheimer, la acetilcolina se encuentra en menor concentración y función, según The Interplay of Neurotransmitters in Alzheimer's Disease de Paul Francis. La galantamina, el medicamento genérico es una pequeña molécula capaz de cruzar la barrera hematoencefálica que ha sido aprobada por la Administración de Medicamentos y Alimentos de los EE. UU. (FDA) para tratar los síntomas leves a moderados de la enfermedad de Alzheimer, según AlzForum, con sede en Boston. La galantamina se encuentra naturalmente en los narcisos (Narcissus pseudonarcissus), los copos de nieve (Leucojum aestivum) y otras plantas pertenecientes a la familia Amaryllidaceae, según The Alkaloids: Chemistry and Biology de Michael Heinrich.

“Los alcaloides producidos por la subfamilia Amaryllidoideae de plantas con flores tienen una gran promesa terapéutica, incluidas propiedades anticancerígenas, fungicidas, antivirales y de inhibición de la acetilcolinesterasa”, escribieron el autor correspondiente Simon d'Oelsnitz y los coautores Daniel Diaz, Wantae Kim, Daniel Acosta, Tyler Dangerfield, Mason Schechter, Matthew Minus, James Howard, Hannah Do, James Loy, Hal Alper, Jessie Zhang y Andrew Ellington.

Los científicos utilizaron la evolución dirigida para crear un biosensor para el alcaloide objetivo. En el campo de la biología sintética, la evolución dirigida es un proceso de laboratorio que acelera la evolución natural de proteínas que aceleran reacciones químicas llamadas enzimas. La científica estadounidense Frances Arnold fue una de las ganadoras del Premio Nobel de Química 2018 por su trabajo pionero sobre la primera evolución dirigida de enzimas en 1993.

Según investigadores de la UT en Austin, los alcaloides de Amaryllidaceae son difíciles de sintetizar, por lo que se extraen y purifican de los narcisos, un proceso que no se presta bien a la biofabricación a escala industrial. “Una alternativa prometedora a la extracción de alcaloides de las amaryllidáceas de las plantas es la fermentación microbiana”, escribieron los investigadores.

Utilizando un modelo de IA llamado MutComputeX creado por el becario postdoctoral Daniel Díaz en el Instituto de Fundamentos del Aprendizaje Automático (IFML) de UT, los científicos pudieron determinar la temperatura ideal y cómo optimizar las mutaciones de proteínas dentro de la bacteria Escherichia coli (E. coli), gramo-negativa en forma de bastón que forma parte de la flora intestinal normal en humanos y animales sanos. MutComputeX es una red neuronal convolucional (CNN) autosupervisada que predice las mutaciones que permitirían a E. coli producir de manera eficiente el componente químico deseado para producir galantamina.

Los investigadores informan que con la ayuda de la IA, detectaron mutaciones que permiten a E. coli producir la molécula objetivo hasta tres veces más eficientemente que procesar narcisos.

“En general, estos resultados resaltan la poderosa capacidad de utilizar biosensores evolucionados para informar con precisión sobre los intermediarios de la ruta y al mismo tiempo evitar la reactividad cruzada con moléculas precursoras estrechamente relacionadas”, concluyeron los investigadores.

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