La prestigiosa revista Applied Soft Computing ha publicado la investigación de Antonio Serrano, dirigida por los profesores Andrés Bueno-Crespo y José Luis Abellán, que se basa en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo. Supone un primer paso para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

La prestigiosa revista holandesa 'Applied Soft Computing', entre las 10 mejores del mundo en el área de Aplicaciones Interdisciplinarias de Ciencias de la Computación, ha publicado recientemente un trabajo procedente de la tesis doctoral del investigador Antonio Serrano, del Grado en Ingeniería Informática de la UCAM. En dicho trabajo, se describe un método capaz de encontrar nuevos fármacos hasta ocho veces más rápido que los procedimientos tradicionales.

La investigación ha sido llevada a cabo por un equipo multidisciplinar compuesto por los grupos UKEIM (al que pertenecen Antonio Serrano, Andrés Bueno-Crespo, José Luis Abellán y Baldomero Imbernón), BIO-HPC (Horacio Pérez-Sánchez), y DISCA de la Universidad Politécnica de Valencia (José M. Cecilia). Dichos investigadores emplean un método de predicción denominado 'QN-Docking' que utiliza inteligencia artificial basada en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo y una red neuronal que ayuda a encontrar la mejor solución posible entre potenciales fármacos.

Los dilatados tiempos necesarios para hallar y validar cualquier fármaco han derivado los últimos años en el empleo de la Química Computacional, que, con técnicas como el cribado virtual, realiza simulaciones y descarta medicamentos inviables antes de pasar a la fase clínica. El avance de la investigación de la UCAM se centra en la celeridad con la que realizan dichas simulaciones. El método 'QN-Docking', comparado con otros procedimientos habituales, ofrece resultados satisfactorios hasta ocho veces más rápido. El hallazgo, según los investigadores, supone el primer paso de lo que podría ser una solución revolucionaria para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos.

Mediante el mismo, el algoritmo ejecutado en una computadora va probando las diferentes posiciones del fármaco candidato describiendo una serie de trayectorias virtuales hasta obtener el mejor anclaje posible con la molécula receptora involucrada en una determinada enfermedad. Por ahora, ya se ha testado el correcto funcionamiento de este método con la molécula receptora de la beta-ciclodextrina y el candidato farmacológico del kaempferol, en un entorno simplificado.