El sistema de dinámica biomolecular ab initio basado en inteligencia artificial de Microsoft (AI2BMD) representa un cambio fundamental en la manera en que los científicos abordan el descubrimiento de fármacos y la investigación de proteínas. Esta tecnología, desarrollada a lo largo 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 han enfrentado 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 escalar a biomoléculas grandes. AI2BMD resuelve este problema mediante un novedoso esquema de fragmentación de proteínas combinado con campos de fuerza 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 cómputo en varios órdenes de magnitud en comparación con los métodos convencionales. Este avance permite a los investigadores observar el plegamiento, desplegamiento e interacciones de las 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 lugar en la competencia inaugural Global AI Drug Development al predecir con precisión un compuesto químico que se une a la principal proteasa del SARS-CoV-2. Microsoft Research también se ha asociado 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 tiempos de investigación farmacéutica. Tareas que antes tomaban años ahora pueden completarse en meses, lo que potencialmente acelera soluciones a desafíos urgentes de salud global, como la tuberculosis y amenazas virales emergentes.
Como parte de la iniciativa más amplia de Microsoft llamada AI for Science, 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.