El objetivo es crear una base de datos de fármacos que incorpore los resultados científicos publicados
BARCELONA, 3 Abr. (EUROPA PRESS) -
El laboratorio de Bioinformática Estructural y Biología de Redes del IRB Barcelona, liderado por el investigador Icrea Patrick Aloy, colabora con Amazon para desarrollar una herramienta computacional que acelere el proceso de búsqueda de fármacos contra el Covid-19 a través de la inteligencia artificial.
Y es que actualmente existen más de 10.000 artículos científicos relacionados con infecciones por coronavirus, y en las últimas semanas la investigación para combatir el coronavirus se ha acelerado y se han publicado más de 4.000 nuevos artículos académicos sobre posibles vacunas, terapias y tratamientos, ha informado Amazon en un comunicado este viernes.
La herramienta está basada en la tecnología Chemical Checker, desarrollada por este laboratorio, y el objetivo es generar una base de datos de fármacos que incorpore todos los resultados científicos publicados en relación al coronavirus.
La base de datos es de acceso libre y hará accesible a investigadores de todo el mundo un registro ampliado de moléculas para luchar contra el Covid-19.
De este modo, está herramienta computacional utilizará inteligencia artificial capaz de leer todos estos artículos para extraer toda la información relevante en relación a las moléculas y tratamientos estudiados.
A través de esta revisión limitada de la literatura científica más relevante, los investigadores del IRB Barcelona han identificado más de 150 compuestos potencialmente activos contra el Covid-19.
Ahora, el objetivo es encontrar otros fármacos con características similares a estos que permitan expandir el registro de moléculas de interés y aumentar las posibilidades de conseguir alguna que sea altamente efectiva.
"Actualmente, lo que necesitamos es que los grupos de investigación que están trabajando en tratamientos contra el Covid-19 introduzcan sus resultados", ha explicado Aloy.
ACCESO LIBRE
Ha añadido que las nuevas moléculas se incorporarán de forma automática una vez al día, y así toda la comunidad científica dispondrá de datos actualizados, que ayudarán a evitar duplicaciones y generarán nuevas hipótesis de cara a encontrar un tratamiento definitivo.
El Chemical Checker es una herramienta computacional que ofrece información sobre un millón de moléculas con potencial farmacológico.
"El objetivo del Chemical Checker es procesar y codificar datos complejos sobre los efectos que diferentes compuestos químicos generan en organismos vivos, de forma que puedan ser incorporadas en las nuevas tecnologías de inteligencia artificial", ha explicado el investigador del grupo del IRB Barcelona y primer autor del trabajo, Miquel Duran.
Desde el Amazon Search Science y AI Group, Hugo Zaragoza, ha destacado que el gigante del comercio electrónico ha ofrecido la capacidad de su inteligencia artificial en el procesamiento automático del lenguaje natural de texto.
La experiencia que Amazon tiene en 'text-mining', 'machine learning' y en la comprensión del lenguaje natural ha permitido incorporar al Chemical Checker a un ritmo rápido el análisis automático de artículos científicos.
