{"id":69527,"date":"2026-05-21T10:55:17","date_gmt":"2026-05-21T16:55:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=69527"},"modified":"2026-05-21T11:01:21","modified_gmt":"2026-05-21T17:01:21","slug":"investigadores-de-oxford-publican-un-conjunto-de-datos-y-un-modelo-de-ia-para-mejorar-la-prediccion-de-interacciones-entre-farmacos-y-proteinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-de-oxford-publican-un-conjunto-de-datos-y-un-modelo-de-ia-para-mejorar-la-prediccion-de-interacciones-entre-farmacos-y-proteinas\/","title":{"rendered":"Investigadores de Oxford publican un conjunto de datos y un modelo de IA para mejorar la predicci\u00f3n de interacciones entre f\u00e1rmacos y prote\u00ednas"},"content":{"rendered":"
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El consorcio OpenBind lanz\u00f3 im\u00e1genes cristalogr\u00e1ficas y mediciones de 699 compuestos sobre una prote\u00edna viral, con el objetivo de subsanar la escasez de datos experimentales que ha limitado el avance de la inteligencia artificial en el dise\u00f1o de medicamentos.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Investigadores de Oxford, en el marco del consorcio OpenBind, publicaron un nuevo conjunto de datos experimentales y un modelo predictivo de inteligencia artificial orientados a fortalecer las bases de informaci\u00f3n disponibles para el descubrimiento de f\u00e1rmacos mediante IA. Los datos fueron generados mediante procesos automatizados de alta producci\u00f3n en el laboratorio Diamond Light Source, en Oxfordshire, y combinan qu\u00edmica automatizada, mediciones de uni\u00f3n molecular y cristalograf\u00eda estructurada en formatos compatibles con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>

La publicaci\u00f3n incluye im\u00e1genes de rayos X de 699 compuestos en interacci\u00f3n con una prote\u00edna del virus EV-A71, con mediciones de afinidad de uni\u00f3n para 601 de ellos, lo que constituye uno de los conjuntos de datos p\u00fablicos m\u00e1s extensos para un \u00fanico objetivo proteico. La mayor\u00eda de los medicamentos act\u00faan uni\u00e9ndose a prote\u00ednas espec\u00edficas relacionadas con enfermedades, y predecir qu\u00e9 mol\u00e9culas se unir\u00e1n y con qu\u00e9 intensidad es un paso central en el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos en etapas tempranas. Aunque la IA ha transformado \u00e1reas como la predicci\u00f3n de estructuras proteicas, su impacto en la predicci\u00f3n de interacciones f\u00e1rmaco-diana ha sido m\u00e1s limitado, en gran parte por la escasez de datos experimentales sobre esas interacciones.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cEsta primera publicaci\u00f3n es un paso importante porque demuestra que ahora podemos generar datos estandarizados y de alta calidad a escala, dise\u00f1ados espec\u00edficamente para la IA en el descubrimiento de f\u00e1rmacos. A medida que el conjunto de datos crezca, proporcionar\u00e1 a los investigadores el tipo de informaci\u00f3n consistente y fiable que se necesita para mejorar el rendimiento de estos modelos\u201d, se\u00f1al\u00f3 Charlotte Deane, catedr\u00e1tica de Bioinform\u00e1tica Estructural en Oxford e investigadora principal de OpenBind.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El consorcio busca subsanar las limitaciones que afectan incluso a los sistemas de IA m\u00e1s avanzados en biolog\u00eda estructural, como AlphaFold y Boltz, cuyo desempe\u00f1o depende directamente de los datos con los que fueron entrenados. Al generar grandes vol\u00famenes de datos experimentales nuevos, OpenBind aspira a que los modelos puedan ir m\u00e1s all\u00e1 del reconocimiento de patrones en datos existentes y realizar predicciones m\u00e1s fiables sobre nuevos f\u00e1rmacos. \u201cLos datos experimentales de alta calidad son esenciales para desarrollar modelos de IA nuevos y mejorados. A medida que el rendimiento de la IA mejora, esto a su vez ayuda a orientar futuros experimentos, contribuyendo a acelerar el descubrimiento\u201d, indic\u00f3 el Dr. Fergus Imrie, profesor asociado del Departamento de Estad\u00edstica de Oxford e investigador computacional de OpenBind.<\/p>

El conjunto de datos y el modelo predictivo espec\u00edfico para EV-A71 est\u00e1n disponibles de forma abierta para investigadores de todo el mundo. OpenBind fue cofundado por la Universidad de Oxford y Diamond Light Source como el primer programa dedicado a producir conjuntos de datos para el descubrimiento de f\u00e1rmacos a escala industrial, dise\u00f1ados espec\u00edficamente para IA y publicados de forma continua. Cuenta con un financiamiento de ocho millones de libras esterlinas del Departamento de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Tecnolog\u00eda del Reino Unido. El consorcio tambi\u00e9n incluye investigadores de la Universidad de Columbia, el Memorial Sloan Kettering Cancer Center y la Universidad de Washington, entre otras instituciones. Est\u00e1 previsto un modelo predictivo general, OpenBind v1, para finales de mayo 2026.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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OXFORD<\/strong><\/p>

https:\/\/www.ox.ac.uk\/news\/2026-05-12-openbind-releases-first-open-dataset-and-ai-model-for-drug-discovery<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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