Aurelia Bustos, doctora en Inteligencia Artificial por la Universidad de Alicante, ha intervenido en un congreso sobre enfermedades degenerativas, IA y big data en la Universidad de Alicante, con un proyecto que usa inteligencia artificial para reducir hasta diez veces el tiempo necesario para obtener los primeros resultados experimentales.
Un perfil híbrido
Bustos es licenciada en Medicina por la Universidad Miguel Hernández de Elche e ingeniera informática con doctorado en Inteligencia Artificial por la Universidad de Alicante. Es cofundadora de NanoMind, una empresa que aplica inteligencia artificial al diseño de fármacos contra enfermedades asociadas al envejecimiento, entre ellas el cáncer y las patologías neurodegenerativas.
Esa doble mirada no es anecdótica: diseñar proteínas desde cero exige entender la biología del problema y, a la vez, dominar los modelos computacionales que generan y ordenan miles de candidatos. El uso de estos modelos computacionales se abre la puerta a fármacos más seguros y con una hipótesis biológica más a medida.
Miles de diseños, cien candidatos
Los sistemas de inteligencia artificial analizan literatura científica, datos de pacientes y estudios genéticos, generan miles de posibles anticuerpos y los ordenan según su probabilidad de funcionar, con una capacidad de procesamiento que puede superar las 200 unidades gráficas de cálculo en la nube.
Para Bustos, la IA mejora las decisiones, pero hoy por hoy la biología sigue decidiendo. El ordenador no confirma que un fármaco funcione y hay que comprobar en el laboratorio que los anticuerpos se unen a su diana, que son estables y que no provocan reacciones perjudiciales.
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