Cómo la IA puede ayudar a diseñar fármacos para tratar la adicción a los opiáceos

Aproximadamente tres millones de estadounidenses sufren de un trastorno por uso de opioides, y cada año más de 80 000 estadounidenses mueren por sobredosis. Las drogas opioides, como la heroína, el fentanilo, la oxicodona y la morfina, activan los receptores opioides. La activación de los receptores opioides mu produce alivio del dolor y euforia, pero también dependencia física y disminución de la respiración, lo que lleva a la muerte en caso de sobredosis de drogas.

Los estudios preclínicos han demostrado que el bloqueo de los receptores opioides kappa puede ofrecer un enfoque farmacológico prometedor para tratar la dependencia de los opioides. Al descubrir medicamentos que inhiben el receptor opioide kappa, Leslie Salas Estrada, en el laboratorio de Marta Filizola, en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, espera aliviar la adicción a los opioides. Salas Estrada, investigadora postdoctoral, presentará su trabajo el lunes 20 de febrero en la 67ª Reunión Anual de la Sociedad Biofísica en San Diego, California.

Se sabe que los receptores opioides kappa median las recompensas cerebrales. «Si eres adicto y estás tratando de dejarlo, en algún momento tendrás síntomas de abstinencia, y pueden ser muy difíciles de superar», explicó Salas Estrada, «después de mucha exposición a los opioides, tu cerebro se reconfigura para necesita más drogas. Se ha demostrado que el bloqueo de la actividad del receptor opioide kappa en modelos animales reduce esta necesidad de usar drogas en el período de abstinencia».

Sin embargo, descubrir fármacos que puedan bloquear la actividad de una proteína, como el receptor opioide kappa, puede ser un proceso largo y costoso. El uso de herramientas informáticas puede hacerlo más eficiente, pero puede llevar meses detectar miles de millones de compuestos químicos. En cambio, Salas Estrada está utilizando inteligencia artificial (IA) para optimizar el proceso.

«La inteligencia artificial tiene la ventaja de poder tomar grandes cantidades de información y aprender a reconocer patrones a partir de ella. Por lo tanto, creemos que el aprendizaje automático puede ayudarnos a aprovechar la información que se puede derivar de grandes bases de datos químicas para diseñar nuevos medicamentos a partir de ella». cero. Y de esa manera, podemos reducir potencialmente el tiempo y los costos asociados con el descubrimiento de fármacos», dijo.

Utilizando información sobre el receptor opioide kappa y fármacos conocidos, entrenaron un modelo informático para generar compuestos que podrían bloquear el receptor con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que recompensaba las propiedades que son favorables para los tratamientos farmacológicos.

Hasta ahora, el equipo ha identificado varios compuestos que tienen propiedades prometedoras y están trabajando con colaboradores para sintetizarlos y, finalmente, probar su capacidad para bloquear el receptor opioide kappa en las células, antes de probarlos en modelos animales para determinar su seguridad y eficacia. En última instancia, dijo Salas Estrada, «esperamos poder ayudar a las personas que luchan contra la adicción».