Descripció del projecte
El projecte “Millora de l’acoblament proteïna-lligand amb aprenentatge automàtic i IA generativa per a la descoberta avançada de fàrmacs” té com a objectiu transformar la manera com s’explora l’espai químic en el descobriment de nous fàrmacs, mitjançant la integració de tècniques avançades d’Intel·ligència Artificial (IA) i models generatius dins la plataforma Magellan de Gain Therapeutics. El projecte se centrarà en l’optimització de l’algoritme obert rDock, afegint noves funcionalitats basades en aprenentatge automàtic i mecànica quàntica, així com en la generació de nous lligands utilitzant models generatius d’IA. Aquesta combinació permetrà explorar de manera més eficient i precisa l’espai químic, accelerant el procés de descobriment de nous fàrmacs per a malalties com trastorns d’emmagatzematge lisosomal, trastorns del sistema nerviós central, trastorns metabòlics i oncologia.
El projecte es desenvoluparà en tres fases principals. En una primera fase, s’analitzarà el funcionament de rDock, identificant-ne els punts dèbils i preparant conjunts de dades de referència per a la validació de nous mètodes. En una segona fase, s’implementaran millores a rDock, com una funció de puntuació específica per a enllaços d’hidrogen i l’ús d’aprenentatge automàtic per millorar la predicció de les interaccions proteïna-ligand. Finalment, en una tercera fase, s’exploraran tècniques generatives d’IA per dissenyar nous lligands a partir de fragments, tant basats en SMILES com en estructures tridimensionals, i s’avaluarà la seva aplicació en proteïnes d’interès terapèutic.
Aquest projecte es desenvolupa en col·laboració amb la Universitat de Barcelona (UB), on la doctoranda s’inscriurà al programa de doctorat i participarà en activitats formatives i de recerca conjuntes. L’equip de recerca està format per experts de Gain Therapeutics i per investigadors acadèmics de la UB, assegurant una formació multidisciplinària i l’accés a recursos avançats de computació. El doctorand treballarà sota la supervisió d’un equip amb experiència en química computacional, aprenentatge automàtic i desenvolupament de software científic, i tindrà accés a infraestructures de computació d’altes prestacions, incloent el supercomputador Mare Nostrum.
El projecte pretén millorar la precisió i l’eficiència dels mètodes de docking, reduint el nombre de falsos positius i negatives i permetent l’exploració d’un espai químic més ampli. Això suposarà un avanç significatiu en el procés de descobriment de fàrmacs, amb l’objectiu d’identificar nous candidats terapèutics per a malalties amb necessitats mèdiques no cobertes. Els resultats del projecte tindran un impacte directe en la capacitat d’innovació de Gain Therapeutics, situant-la en una posició destacada en el sector de la biotecnologia i la intel·ligència artificial aplicada al disseny de fàrmacs.
