IBM Research ha hecho código abierto dos modelos fundacionales biomédicos, lo que ofrece a la comunidad científica potentes herramientas para el descubrimiento de fármacos.
Los modelos incluyen varias modalidades diferentes (incluidas secuencias, gráficos e imágenes) y cubren múltiples dominios (incluidos objetivos, moléculas pequeñas y productos biológicos), lo que les da una ventaja sobre otros modelos en el espacio abierto.
"El principal desafío y brecha en los modelos existentes es abordar cómo agregar información de múltiples modalidades y conectarlas en múltiples dominios", dice Michal Rosen-Zvi, director de IA para el descubrimiento de fármacos en IBM investigación. "Estamos abordando estas brechas con los modelos que estamos abriendo código abierto y las metodologías detrás de ellos". La IA generativa puede agilizar el desarrollo tradicional de medicamentos, que a menudo es largo y costoso. Por lo general, el proceso de desarrollo implica cuatro fases críticas: identificar una proteína objetivo vinculada a una enfermedad, confirmar que la interacción con este objetivo puede prevenir los síntomas o curar la afección, descubrir una molécula pequeña o un agente terapéutico biológico que interactúe con el objetivo y optimizar la terapia candidata .
"En última instancia, creemos que nuestros modelos tienen el potencial de impulsar el descubrimiento científico con mayor velocidad y a escala", dice Jianying Hu, miembro de IBM y director de investigación en atención médica y ciencias de la vida.
Los investigadores afirman que la decisión de abrir el código fuente de ambos modelos también surgió de la convicción de que los modelos fundacionales de IA responsable deben desarrollarse de forma abierta. Con ese fin, la investigación de IBM ha comenzado a trabajar en colaboración con la Universidad de Boston, Red Hat y la Clínica de Cleveland en un nuevo Alianza de IA grupo de trabajo dedicado a las aplicaciones de código abierto en el descubrimiento de fármacos. Comenzará en la Universidad de Boston el 30 de octubre de 2024. “El código abierto permitirá a la comunidad reunir a las mejores y más brillantes mentes y trabajar juntos para abordar las preguntas más desafiantes al abordar las brechas actuales en los métodos computacionales para el descubrimiento de fármacos”, dice Rosen-Zvi.