"La Inteligencia Artificial en el desarrollo de la química", un artículo de Eusebio Juaristi*
La capacidad de que una máquina razone por su cuenta pudiera ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos. Por Inteligencia Artificial (IA) se entiende que un software o un robot, imitando la inteligencia humana, realice de manera autónoma la tarea que se le imponga.
Eusebio Juaristi es miembro de El Colegio Nacional y profesor investigador emérito del CINVESTAV-IPN
¿En qué se diferencia un software de IA de un programa computacional? Los ordenadores, robots y otras máquinas funcionan por medio de los programas informáticos, que son una lista de órdenes que le dicen a la computadora lo que tiene qué hacer; por ejemplo: "Haz esta operación matemática”. En efecto, dichos programas tienen instrucciones del tipo: "Si pasa esto, haz tal cosa; si pasa eso otro, haz otra cosa". Así pues, un programa informático es un conjunto de órdenes que cubren las posibles opciones a las que se enfrenta la computadora.
Con un programa informático una máquina no piensa, simplemente hace exactamente lo que le ordenan. La gran diferencia de la IA es que no recibe órdenes para obtener resultados; es ella la que con los datos proporcionados deberá “decidir” cuál es la mejor manera de proceder. Una IA intenta imitar el pensamiento humano. En particular, cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender a andar, a hablar, y otras actividades más complejas. Aprendemos algo, lo ponemos en práctica, fallando mucho al principio hasta que vamos mejorando con el tiempo.
Una IA funciona exactamente igual: En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea (machine learning). Si va a usarse para identificar perros, debe procesar miles de fotos de perros para aprender a distinguirlos. A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica ese conocimiento: si recibe fotos de diferentes animales, debe distinguir los perros.
Aplicaciones ilustrativas de la Inteligencia Artificial:
(1) Laboratorios autónomos. Actualmente, es evidente el hecho de que es preciso acelerar el ritmo del desarrollo químico-tecnológico que permita resolver problemas urgentes, como el control de las enfermedades que aquejan a la humanidad. Es aquí donde laboratorios que operan de manera autónoma pueden acelerar el descubrimiento de fármacos eficientes. En particular, procesos realizados mediante robots pueden llevar a cabo la síntesis química de miles o millones de diferentes compuestos químicos que, posteriormente, son alimentados por el robot a accesorios que analizan sus propiedades. De esta forma, los laboratorios autónomos combinan inteligencia artificial con robots que llevan a cabo de manera confiable la experimentación requerida.
(2) Diseño y optimización de fármacos. A través de la correlación entre estructura química y actividad biológica. Aquí se busca reducir la cantidad de trabajo experimental, así como el tiempo dedicado a evaluar la actividad biológica de todos los nuevos fármacos. Así mismo, una “máquina inteligente” es capaz de sugerir las mejores rutas para la síntesis de las moléculas de interés.
Un ejemplo ilustrativo lo constituye la búsqueda de compuestos químicos que combatan los procesos de envejecimiento y sus consecuencias, como lo es el Alzheimer. Cabe señalar que en el mundo hay más de mil millones de personas mayores de 60 años con esta enfermedad, y este número se duplicará en el año 2050. Esta situación provoca un reto enorme a los sistemas de salud, por lo que recientemente se está utilizando la IA para descubrir fármacos que eviten este padecimiento y los procesos de envejecimiento.
En este contexto, las mitocondrias son esenciales para la sobrevivencia de nuestras neuronas. El envejecimiento de hombres y animales es provocado por la remoción deficiente de mitocondrias (mitofagocitosis) que han dejado de ser funcionales en el cerebro. Esta deficiencia en el proceso de mitofagocitosis se manifiesta en edades avanzadas y es responsable, por ejemplo, del Alzheimer, que actualmente no tiene cura.
En una estrategia que combina la inteligencia artificial con experimentos en el laboratorio, este 2022 se reportó el uso de máquinas inteligentes que analizaron el efecto inducido por 19.9 millones de moléculas sobre ratones; en particular, se examinó la integridad de sus células, así como su comportamiento ante diversos estímulos externos. Los resultados fueron analizados por la computadora inteligente, que eventualmente identificó dos potentes inductores de la mitofagocitosis (Kaempferol y Rapontigenina). Efectivamente, pruebas de laboratorio en animales mostraron que la aplicación de estos fármacos conduce a un incremento en la cantidad de neuronas activas y una notable mejoría de la memoria del animal, por lo que se consideran agentes promisorios para el tratamiento del Alzheimer.
*Miembro de El Colegio Nacional y profesor investigador emérito del CINVESTAV-IPN
Cartelera Colegio Nacional
Fuentes principales:
J. A. Pascual Estapé, “Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y para qué se utiliza en la actualidad”, Computer Hoy, 03/09/2021.
A. Aspuru-Guzik y colaboradores, “Autonomous Chemical Experiments: Challenges and Perspectives on Establishing a Self-Driving Lab”, Acc. Chem. Res. 2022, 55, 2454−2466.
E. F. Fang y colaboradores, “Amelioration of Alzheimer’s disease pathology by mitophagy inducers identified via machine learning and a cross-species workflow”, Nature Biomed. Eng. 2022, 6, 76–93.