Un superordenador intentará crear nuevos medicamentos

¿Qué es LIFE?
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Un superordenador intentará crear nuevos medicamentos

Desarollar nuevos fármacos para ayudar a curar enfermedades es un desafío en el que algunas de las mejores mentes del mundo están centradas. También es algo muy caro y que requiere invertir mucho tiempo, provocando que en muchos casos se tarde varios años en lograr alcanzar el objetivo, y dejando millones de dólares gastados.

Es aquí donde una compañía británica llamada BenevolentAI quiere ayudar, y para ello hará uso de la tecnología de supercomputación de aprendizaje profundo. Será la primera en Europea en utilizar el Nvidia DGX-1, y el plan es hacer uso de algoritmos de modelado químico de vanguardia para encontrar formas de tratar enfermedades mucho más rápido de lo que era posible.

Derek Wise, vicepresidente de ingeniería de BenevolentAI, asegura que están tomando grandes cantidades de datos, millones de documentos y fuentes de datos estructuradas, con el objetivo de descubrir la existencia de relaciones entre los químicos, las enfermedades y diversa información sobre el cuerpo humano.

A partir de ahí, pretenden crear un modelo de aprendizaje que les permita ayudarles a predecir medicamentos más exitosos (que funcionen mejor con menos efectos secundarios), así como también a crear ideas completamente nuevas de soluciones que hasta ahora no han sido llevadas a cabo por nadie.

Nanopeces de metal entregarían medicamentos a partes del cuerpo

De todos modos, Wise explica que la dificultad para descubrir nuevos medicamentos cada vez está aumentando más. Cada día hay más de 10.000 actualizaciones en PubMed, un archivo de la revista de ciencia biomédica y biológica, que representa la suma total de los nuevos conocimientos científicos que se van publicando.

Por este motivo, resultaría imposible para un experto en una disciplina, o directamente para cualquier persona, absorber toda esta información. Es aquí donde el aprendizaje profundo puede ser realmente útil, al ser capaz de establecer correlaciones nunca vistas, además de crear y probar hipótesis de forma realmente rápida.

[Fuente: BDaily]