Un equipo de investigadores presenta DrugClip, un modelo de inteligencia artificial que transforma cómo buscar nuevos fármacos. Este sistema procesa y compara estructuras moleculares de forma similar a como un motor de búsqueda en la web analiza textos. Su objetivo es acelerar el descubrimiento de medicamentos al identificar moléculas candidatas con mayor rapidez y precisión.


El sistema funciona como un buscador de estructuras químicas

DrugClip aprende a representar moléculas y objetivos biológicos, como proteínas, en un espacio común. Así, puede medir su compatibilidad y encontrar coincidencias prometedoras. Este enfoque permite filtrar grandes bases de datos químicas para hallar compuestos que podrían unirse a una diana terapéutica específica, optimizando una etapa clave en la investigación.

La tecnología se basa en modelos de lenguaje visual

El modelo utiliza una arquitectura inspirada en sistemas que entienden imágenes y texto, pero adaptada a la química. Interpreta las moléculas no solo como gráficos, sino captando su significado funcional en un contexto biomédico. Esto ayuda a predecir interacciones y priorizar qué moléculas merece la pena sintetizar y probar en el laboratorio.

Aunque promete agilizar la búsqueda, los científicos recuerdan que encontrar una molécula compatible es solo el primer paso en un largo camino lleno de pruebas y posibles efectos secundarios inesperados.