En programas de ciencia ficción como Star Trek , cuando un médico necesita curar una enfermedad, suele pedirle a la computadora que simule visualizaciones complejas o revise bases de datos en busca de posibles curas. En la vida real, configurar simulaciones complejas, especialmente en el descubrimiento de fármacos, no es tan fácil: puede implicar horas o incluso días de programación y esfuerzo para que los modelos de IA funcionen en un problema de simulación o para identificar una posible nueva terapia para experimentación.
Recursion, con sede en Utah, que ha desarrollado múltiples modelos de IA y aprendizaje automático para desarrollar fármacos actualmente en ensayos clínicos, busca cambiar esta situación. En la Conferencia de Salud de JP Morgan, celebrada el lunes por la mañana, la compañía anunció su plataforma de software Lowe, que utiliza un modelo de aprendizaje de lenguaje extenso como interfaz de lenguaje natural, lo que permite a los científicos formular preguntas a todos los modelos de la compañía simultáneamente para tareas complejas de descubrimiento de fármacos sin tener que programar simulaciones complejas por su cuenta.
“En Recursion, hemos desarrollado más de 20 herramientas diferentes”, declaró a Forbes Chris Gibson, cofundador y director ejecutivo de Recursion . “Y es un poco difícil dominarlas todas. El Máster en Derecho (LLM) nos permite acceder a ellas a nuestros científicos”.
Una demostración de la tecnología comenzó con una consulta sencilla, similar a la que una persona podría introducir en ChatGPT. En este caso, se trataba de una consulta para una lista de posibles dianas genéticas en el cáncer de pulmón. El programa consultó una base de datos específica de Recursion y proporcionó dichas dianas. Antes de proporcionar los resultados, el software también ofreció su interpretación de la pregunta, lo que permitía al usuario confirmar que estaba haciendo lo que se le pedía.
Durante los siguientes 20 minutos, el programa identificó relaciones entre dianas genéticas, identificó otras dianas potenciales, identificó moléculas conocidas con potencial valor terapéutico, solicitó dichos compuestos para pruebas de laboratorio, generó nuevos compuestos terapéuticos potenciales e incluso diseñó y montó experimentos para probarlos. En cada etapa del proceso, proporcionó datos, visualizaciones y documentación, todo lo cual podría utilizarse posteriormente para respaldar solicitudes regulatorias, señaló Gibson.
La demostración fue realizada por Daniel Cohen, presidente de Valence Labs, subsidiaria de Recursion, quien destacó que el modelo de lenguaje extenso por sí solo no proporcionaba ninguna respuesta; simplemente había sido entrenado para usar todos los demás modelos de Recursion, que realizaban el trabajo computacional, y luego compartir los resultados de forma comprensible para un ser humano. De esta manera, afirmó, «no corremos el riesgo de tener alucinaciones», refiriéndose a la tendencia de los LLM a inventar una respuesta falsa, pero plausible, a una pregunta.
Gibson afirma que Lowe se utilizará principalmente para los más de 500 empleados de la empresa y que no planea ofrecerlo como producto. Dicho esto, Gibson señaló que Recursion “ya cuenta con un gran interés de nuestros socios cercanos” en la herramienta y que la empresa podría explorar maneras de darles acceso. Recursion también podría explorar la posibilidad de ofrecer Lowe a investigadores académicos en el futuro, aunque esa versión de la herramienta probablemente utilizaría conjuntos de datos y modelos públicos en lugar de los propios de Recursion.
En cuanto al desarrollo futuro, Gibson afirma que la compañía también busca maneras de que su software funcione en el descubrimiento de fármacos en etapas tempranas con menos supervisión humana. “¿Puede Lowe, o una herramienta similar, formular y responder preguntas por sí mismo?”. Por ejemplo, explica, se podría pedir a un programa que encuentre posibles fármacos para una enfermedad, y que este busque y evalúe dianas potenciales en todo el genoma, para luego proporcionar fármacos candidatos y diseñar experimentos potenciales para su aprobación en humanos, todo por sí solo. Mientras tanto, Cohen afirma que el uso de esta herramienta permitirá a los científicos de la compañía utilizar nuevos conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático con mucha más rapidez, simplemente capacitando a Lowe en su uso.
“Nos estamos asegurando de poner lo último en tecnología en manos de los científicos de Recursion lo más rápido posible sin todos los pasos de ingeniería intermedios que de lo contrario tendríamos que implementar”, dijo.
Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US.
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