En un avance significativo para la medicina y la inteligencia artificial, Claude, un modelo de investigación interno de Anthropic, ha logrado diseñar proteínas capaces de unirse a neurotoxinas de escorpión. Este experimento, realizado en colaboración con Citrini Research, busca acelerar el descubrimiento de fármacos y abordar un problema de salud global: las picaduras de escorpión, que afectan a más de 1.2 millones de personas anualmente y causan más de 3.250 muertes, principalmente en niños y en regiones con acceso limitado a atención médica.

El desarrollo de nuevos tratamientos para estas picaduras es costoso y, a menudo, no rentable para la industria farmacéutica, lo que ha llevado a clasificar el envenenamiento por escorpión como una enfermedad tropical desatendida. Aquí es donde la IA de Claude entra en juego, ofreciendo una solución prometedora para un desafío que ha carecido de innovación.

El proceso de diseño asistido por IA

El equipo de investigación de Anthropic, junto con Citrini Research, planteó a Claude la tarea de diseñar minibinders, que son pequeñas proteínas que se unen firmemente a un objetivo específico. En este caso, el objetivo eran las neurotoxinas de escorpión. El proceso se desarrolló de la siguiente manera:

  • Se proporcionó a Claude un prompt inicial, modificado con la colaboración de Citrini.
  • Durante 64 horas, el modelo de IA trabajó de manera mayormente autónoma, aunque con cuatro intervenciones de dirección por parte del equipo.
  • Claude analizó datos de investigación, generó figuras y redactó un informe preliminar.
  • El modelo produjo 318.484 diseños de proteínas, de los cuales seleccionó 180 para pruebas. El equipo añadió 31 diseños adicionales con la ayuda de Claude.

Los 211 diseños fueron probados en laboratorio por Adaptyv Bio y Twist Bioscience para verificar su capacidad de unión a las toxinas. De estos, 17 diseños cumplieron con los criterios establecidos para un ligando efectivo.

Impacto y perspectivas futuras

Este logro es un paso inicial crucial. Aunque no se ha confirmado si estos minibinders neutralizan el veneno de escorpión en un entorno celular, los resultados son extremadamente alentadores. Expertos externos como Susana Vázquez Torres y Timothy P. Jenkins han destacado el potencial de este enfoque:

«Diseñar un ligando contra casi cualquier objetivo ya no parece irreal. Ahora podemos obtener ligandos muy ajustados con una rapidez notable, y la unión en sí misma ya no es el principal cuello de botella. Para animales venenosos como serpientes y escorpiones, cuyas picaduras y mordeduras matan o lesionan gravemente a un gran número de personas, particularmente en regiones desatendidas, el impacto real provendrá de abordar las partes del proceso terapéutico que van más allá de la unión. El desafío es utilizar estas herramientas extraordinarias para desarrollar moléculas que puedan convertirse en fármacos reales, seguros, asequibles y ampliamente accesibles.»

Susana Vázquez Torres, Investigadora Postdoctoral, CNIO.

La capacidad de la IA para diseñar ligantes creíbles contra múltiples toxinas en cuestión de días, con confirmación en laboratorio en semanas, podría acelerar drásticamente el descubrimiento de tratamientos para envenenamientos y otras enfermedades desatendidas. El desafío ahora es transformar estos ligantes en medicamentos seguros, asequibles y de fácil acceso para las poblaciones más afectadas.

Diseño de de novo contra múltiples toxinas

El veneno de escorpión contiene múltiples neurotoxinas proteicas que afectan los canales de sodio en las células nerviosas, causando una liberación excesiva de químicos de estrés y, en casos graves, insuficiencia cardíaca o edema pulmonar. Los antivenenos tradicionales, basados en anticuerpos de animales inmunizados, son costosos, lentos de producir y a menudo limitados en su efectividad contra la diversidad de neurotoxinas.

El diseño de novo, donde los ligantes proteicos se generan desde cero computacionalmente, ofrece una alternativa. Estos ligantes pueden optimizarse para propiedades farmacológicas como potencia y estabilidad, lo que facilitaría su distribución en las regiones donde más se necesitan.

El equipo se propuso diseñar ligantes contra cinco neurotoxinas de escorpiones de diferentes regiones (México, Brasil, África del Norte y Oriente Medio), centrándose en el sitio de unión al canal de cada toxina. Claude seleccionó las estructuras de las toxinas de bases de datos como Protein Data Bank (PDB) y AlphaFold DB, identificando cinco puntos clave (hotspots) en cada toxina para el diseño de ligantes.

Además de diseñar ligantes para toxinas individuales, se exploró la posibilidad de crear ligantes que actuaran contra múltiples toxinas simultáneamente. Esto es crucial para desarrollar un cóctel antiveneno universal, más rentable y adaptable a diferentes regiones, a pesar de la variabilidad en la secuencia de aminoácidos entre las toxinas (del 26% al 62% de identidad).

El éxito de Claude en este proyecto demuestra el potencial transformador de la IA en la investigación biomédica, especialmente en áreas con bajos incentivos comerciales. Este tipo de herramientas puede acortar significativamente los tiempos de descubrimiento y acercar soluciones terapéuticas realistas a quienes más las necesitan.

«Diseñar ligantes creíbles contra cinco toxinas en paralelo, en cuestión de días, es una gran muestra del cambio de paradigma impulsado por la IA que estamos viendo en el descubrimiento terapéutico. Esto es especialmente cierto para enfermedades desatendidas como los envenenamientos por animales, que en gran medida han carecido de innovación debido a los bajos incentivos comerciales. Ser capaz de abordar de forma agéntica el espacio de objetivos excepcionalmente amplio de las toxinas animales proporciona una aceleración significativa en el descubrimiento y acerca mucho más las soluciones terapéuticas realistas.»

Timothy P. Jenkins, Profesor Asociado, Universidad Técnica de Dinamarca.