El sistema de dinámica biomolecular ab initio basado en inteligencia artificial de Microsoft (AI2BMD) supone un cambio fundamental en la forma en que los científicos abordan la investigación de proteínas y el desarrollo de fármacos. Esta tecnología, fruto de cuatro años de investigación y publicada en Nature, cubre una brecha crítica en las capacidades de simulación biomolecular.
Los enfoques tradicionales para la simulación de proteínas se enfrentaban a un dilema persistente: las simulaciones clásicas de dinámica molecular son rápidas pero carecen de precisión química, mientras que los métodos de química cuántica ofrecen precisión pero no pueden aplicarse a biomoléculas de gran tamaño. AI2BMD resuelve este problema mediante un novedoso esquema de fragmentación de proteínas combinado con campos de fuerzas basados en aprendizaje automático.
El sistema puede simular eficientemente proteínas con más de 10.000 átomos con precisión ab initio (de primeros principios), reduciendo el tiempo de cálculo en varios órdenes de magnitud respecto a los métodos convencionales. Este avance permite a los investigadores observar el plegamiento, desplegamiento e interacciones de proteínas con posibles compuestos farmacológicos de formas que antes eran imposibles.
AI2BMD ya ha demostrado su valor práctico en aplicaciones reales. En 2023, obtuvo el primer puesto en la competición inaugural Global AI Drug Development al predecir con precisión un compuesto químico que se une a la proteasa principal del SARS-CoV-2. Microsoft Research también ha establecido una colaboración con el Global Health Drug Discovery Institute, fundado por la Fundación Gates, para aprovechar esta tecnología en el diseño de medicamentos para enfermedades que afectan a países de ingresos bajos y medios.
La capacidad del sistema para realizar cribados virtuales altamente precisos de candidatos a fármacos está transformando los plazos de la investigación farmacéutica. Tareas que antes requerían años ahora pueden completarse en meses, acelerando potencialmente soluciones a desafíos urgentes de salud global como la tuberculosis y nuevas amenazas víricas.
Como parte de la iniciativa más amplia de Microsoft "IA para la Ciencia", AI2BMD ejemplifica cómo la inteligencia artificial puede aprender no solo el lenguaje humano, sino también el lenguaje de la naturaleza—incluyendo moléculas, proteínas y sistemas biológicos—para abordar los desafíos científicos más apremiantes de la humanidad.