Los pacientes no se han beneficiado demasiado de los enfoques tradicionales para desarrollar fármacos contra enfermedades como el alzhéimer, el párkinson y la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Así que Alice Zhang ha decidido intentar un enfoque distinto. Su compañía, Verge Genomics, utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar compuestos prometedores, refinando los algoritmos con datos de alta calidad de pacientes y pruebas de laboratorio. La investigadora espera su estrategia se convierta en una forma más efectiva de encontrar tratamientos para enfermedades neurodegenerativas sin cura.

Para elaborar este método poco ortodoxo, Zhang se inspiró en la charla de un investigador que detallaba cómo cientos de genes interactúan en el cáncer. Fue entonces cuando se preguntó si este enfoque de "red" podría aplicarse a las enfermedades neurodegenerativas. "La biología computacional ha proporcionado mucha información sobre el cáncer. El cerebro tiene unos 10 años de retraso", señala Zhang.

Verge está desarrollando modelos de aprendizaje automático que identifican genes claves dentro de una red de enfermedades y predicen qué compuestos podrían interferir en su actividad. Zhang prueba estos compuestos en modelos animales y nervios cultivados a partir de células madre derivadas de pacientes. Después, la empresa incorpora los resultados en el modelo de aprendizaje automático para perfeccionarlo aún más. Zhang afirma que siete de los compuestos candidatos de Verge para la ELA ya han disminuido la muerte celular en neuronas in vitro de pacientes.

- Katherine Bourzac