Isomorphic Labs presentó IsoDDE, una plataforma de diseño de medicamentos asistida por inteligencia artificial que representa un salto respecto de AlphaFold 3, el modelo anterior de referencia en predicción de estructuras biomoleculares.
Según el equipo técnico de la compañía y los informes publicados, IsoDDE permite planificar fármacos con una exactitud y velocidad inéditas, lo que podría transformar el desarrollo de nuevas terapias.
AlphaFold 3, creado por Google DeepMind y lanzado en 2024, revolucionó la predicción de estructuras de proteínas y complejos proteína-molécula. Su impacto fue global: se utilizó en investigaciones en más de 190 países y permitió describir interacciones esenciales para el descubrimiento de medicamentos. Sin embargo, de acuerdo con Isomorphic Labs, existían límites en su capacidad para generalizar a regiones novedosas del espacio molecular, es decir, a nuevas moléculas no presentes en los datos de entrenamiento, lo que restringía su utilidad práctica en el diseño real de fármacos.
Esta limitación impulsó la creación de IsoDDE, desarrollada por la filial de Alphabet Inc. “Hemos desbloqueado un nuevo paradigma de precisión predictiva en el entendimiento del mundo biomolecular”, afirma el informe técnico de la empresa. IsoDDE incorpora nuevas arquitecturas y protocolos de entrenamiento que permiten predecir estructuras y relaciones incluso en sistemas biológicos no caracterizados o con compuestos alejados de los ejemplos previos.
Entre sus avances principales, IsoDDE puede predecir estructuras proteína-ligando y proteína-proteína con alta precisión, incluso en casos complejos que quedaban fuera del alcance de las herramientas anteriores.
Pruebas comparativas, recogidas en los reportes técnicos de Isomorphic Labs, muestran que IsoDDE duplica la tasa de aciertos de AlphaFold 3 en la predicción de estructuras proteína-ligando en los retos más exigentes, como el benchmark Runs N’ Poses. IsoDDE alcanza un 50% de éxito en sistemas completamente nuevos para el modelo, una mejora de más de 26 puntos porcentuales respecto a AlphaFold 3.
La plataforma también enfrenta uno de los grandes desafíos de la química computacional: la predicción cuantitativa de la afinidad de unión entre moléculas.
El equipo de Isomorphic Labs destaca que IsoDDE predice afinidades de unión para pequeñas moléculas con una exactitud que supera a los métodos físicos tradicionales, como FEP, y lo hace en una fracción del tiempo y del costo. Esto permite clasificar y optimizar compuestos más rápido y reduce la dependencia de experimentos costosos en los programas de descubrimiento de medicamentos.
IsoDDE aporta además mejoras sustanciales para el diseño de tratamientos biológicos complejos, especialmente en la predicción de interfaces anticuerpo-antígeno y el modelado del lazo CDR-H3, la región más variable de los anticuerpos.
Los datos recogidos por Isomorphic Labs demuestran que IsoDDE multiplica por 2,3 la tasa de predicciones precisas de interfaces anticuerpo-antígeno frente a AlphaFold 3 y hasta por 19,8 frente al modelo Boltz-2, ampliando así el espectro de posibles terapias innovadoras basadas en anticuerpos.
Un ejemplo destacado es el caso del receptor cereblon, clave para marcar proteínas defectuosas y desencadenar su eliminación. Durante más de 15 años, se asumió la existencia de un único sitio modulable de unión.
Sin embargo, una investigación experimental reciente identificó un nuevo sitio alternativo, críptico y difícil de identificar. Usando solo la secuencia de aminoácidos, IsoDDE predijo correctamente tanto la ubicación del sitio tradicional como la del nuevo sitio críptico, sin información previa sobre ligandos, reproduciendo los hallazgos experimentales.
El informe técnico resalta: “Por primera vez, podemos identificar sitios de unión novedosos incluso en ausencia de un ligando conocido”.
Este avance abre la puerta a explorar objetivos terapéuticos huérfanos y a diseñar estrategias para enfermedades complejas que antes eran difíciles de abordar. IsoDDE utiliza detección automática de sitios potenciales de interacción molecular, superando en precisión a herramientas como P2Rank y reduciendo el tiempo de identificación de semanas a segundos.
En cuanto a la predicción y optimización de compuestos, los datos internos evidencian que IsoDDE mantiene una alta correlación con resultados experimentales en seis grandes familias de proteínas y supera a todos los métodos físicos y de inteligencia artificial en los benchmarks reconocidos del sector.
La proyección de Isomorphic Labs apunta a llevar medicamentos diseñados íntegramente por inteligencia artificial a ensayos clínicos. Entre sus alianzas estratégicas figuran Novartis y Eli Lilly, lo que subraya la relevancia industrial alcanzada.
Según el equipo técnico de la compañía, “IsoDDE supone un cambio en las herramientas disponibles para comprender y modular sistemas moleculares en el cuerpo humano, acelerando la generación de futuras terapias”.
