Ante el imparable aumento de los conocimientos y el rápido avance de las tecnologías, el ritmo del cambio en la industria del descubrimiento de fármacos se ha acelerado. Los desafíos del pasado son las oportunidades del presente, que se convertirán pronto en la normalidad del futuro.
Conversamos con el doctor Ben R. Taft, director sénior de Química Medicinal en Via Nova Therapeutics, para abordar los desafíos y oportunidades en los estudios de la relación estructura-actividad (REA).
CAS: ¿Cuál ha sido el mayor cambio que ha experimentado en los estudios de REA desde que empezó a trabajar en este campo?
CAS: ¿Cómo están influyendo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos y los estudios de REA?
CAS: ¿El uso de IA y ML tiene beneficios más allá de acelerar su trabajo?
CAS: ¿Qué papel desempeñan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la química para el descubrimiento de fármacos?
CAS: ¿Cuál cree que es el mayor cuello de botella en el descubrimiento de fármacos de moléculas pequeñas?
CAS: ¿Cree que existe alguna buena solución a este cuello de botella?
CAS: ¿Por qué desarrollar terapias con moléculas pequeñas cuando tenemos tantas otras opciones disponibles?
CAS: ¿Puede compartir su misión en Via Nova Therapeutics?
CAS: Si tuviera una varita mágica para cambiar algo en el proceso de descubrimiento de fármacos, ¿qué cambiaría?
Ben Taft trabaja como químico medicinal desde 2011. Tras completar su posdoctorado, se incorporó a Novartis, donde llevó a cabo investigaciones en fase de descubrimiento para indicaciones oncológicas. Mientras estaba en Novartis, pasó a dedicarse al descubrimiento de fármacos para enfermedades infecciosas. Luego se incorporó a Via Nova Therapeutics, una empresa derivada de Novartis dedicada a los antivirales y fundada por Don Ganem y Kelly Wong, cuando Novartis abandonó el ámbito de las enfermedades infecciosas.