¿Cuál es el problema?

El descubrimiento temprano de fármacos incluye los pasos para descubrir y/o definir la diana biológica correcta para una enfermedad y compararla con los mejores compuestos candidatos. Se trata de una labor arriesgada, larga y costosa que absorbe unos 60 millones de dólares en inversiones y 4-5 años para lograr la molécula esperanzadora adecuada que se llevará al desarrollo clínico. Esta coincidencia es el paso crítico: demuestra que el candidato tiene la eficacia potencial, y la afinidad es la forma en que los investigadores miden esta unión. Cuanto mayor sea la afinidad, mayor será la eficacia y, por tanto, más prometedor será el candidato. Sin embargo, medir la afinidad no es tarea fácil. Tradicionalmente, los métodos de laboratorio son engorrosos y lentos, pero ofrecen precisión. Por otro lado, las técnicas informáticas pueden procesar miles de compuestos y simular la afinidad de unión, pero a costa de una menor precisión. Más recientemente, la inteligencia artificial (IA) se está aplicando a estas actividades de cribado, pero hasta ahora no se ha aprobado la comercialización de ningún fármaco creado con IA.