En el vasto y microscópico universo de nuestra sangre la vida se rige por una coreografía de precisión absoluta. Sin embargo, a veces un error de sintaxis genética altera el baile. En el núcleo de las células madre de la médula ósea un fragmento del cromosoma 9 se desprende para abrazar al cromosoma 22, creando un híbrido proscrito: el cromosoma Filadelfia.
Este “error” da origen a la Leucemia Mieloide Crónica (LMC), una patología donde los granulocitos —soldados del sistema inmune— pierden la brújula y se multiplican en un frenesí descontrolado asfixiando la producción de vida en el torrente sanguíneo.
Durante décadas este diagnóstico representó una sentencia de sombras. Fue hasta finales de los noventa cuando la ciencia in silico —la simulación por computadora— entregó al mundo el imatinib. Este fármaco no era un mazo sino una llave maestra diseñada para encajar en la proteína BCR-ABL1, bloqueando el acceso a la energía (ATP) que alimenta el crecimiento del cáncer.
Hoy, gracias a esa molécula, la supervivencia supera 90%. Pero la ciencia, esa disciplina de la insatisfacción constante, no se detiene en el éxito: busca la perfección.
En la FES Cuautitlán de la UNAM el doctor Juan Manuel Aceves Hernández lidera una vanguardia que parece extraída de la ciencia ficción: el uso de la Inteligencia Artificial (IA) para rediseñar la esperanza. El objetivo no es solo curar, sino hacerlo con una elegancia química que reduzca los efectos secundarios y optimice la respuesta biológica.
La creación de un fármaco es tradicionalmente un calvario de siete a diez años de ensayos, errores y costos astronómicos. No obstante, el equipo de la UNAM ha logrado comprimir el tiempo. Mediante el uso de minería de datos y redes neuronales los investigadores han analizado océanos de información molecular que al ojo humano le tomaría una vida descifrar.
“En tres meses hicimos lo que nos hubiera llevado cuatro años”, afirma el doctor Aceves. La IA no es solo una herramienta de cálculo: es un microscopio inteligente que permite predecir cómo se comportará una sustancia antes de que siquiera exista físicamente en un tubo de ensayo.
De los datos al laboratorio
El proceso es un ejercicio de arquitectura digital. Primero se seleccionó la proteína diana (la tirosina cinasa ABL humano) desde el Protein Data Bank. Luego, mediante plataformas de diseño asistido por IA, el imatinib fue descompuesto y reinventado. Sus estructuras se tradujeron al lenguaje SMILES —un código de caracteres que describe la geometría de las moléculas— para ser sometidas a rigurosas predicciones de toxicidad y eficacia.
De este crisol digital surgieron once derivados potenciales. Tres de ellos, identificados simplemente como las moléculas 2, 6 y 11, han mostrado en simulaciones un poder de inhibición superior al del imatinib original. Estas “supermoléculas” están ahora siendo validadas en pruebas in vitro con líneas celulares cancerosas, marcando el paso de la teoría binaria a la realidad biológica.
Este avance trasciende la lucha contra la LMC. La metodología ya se perfila para abordar el laberinto del Alzheimer mediante el desarrollo de aptámeros (secuencias de ADN o ARN), en colaboración con la Universidad de Arkansas.
Más allá de la eficiencia técnica, el proyecto del doctor Aceves lanza un mensaje de soberanía científica. En un país que suele importar su farmacología, la FES Cuautitlán está demostrando que la riqueza de una nación no reside en lo que compra sino en su capacidad de generar conocimiento.
La IA, en manos de la universidad pública, no es solo un algoritmo: es la herramienta que permite a México escribir sus propias recetas para el futuro, transformando el frío código binario en el cálido pulso de la salud recobrada.
IA y nuevos medicamentos
(estadísticas de impacto 2025-2026)
30% de los nuevos fármacos Se estima que para finales de este año casi un tercio de todos los descubrimientos farmacéuticos globales habrán sido impulsados por modelos de IA generativa.
Eficiencia operativa Las empresas líderes reportan que las fases de cribado inicial, que antes requerían de 18 a 24 meses, ahora se completan en tan solo tres meses.
Mercado global El valor del mercado de IA en el descubrimiento de fármacos superó los siete mil millones de dólares en 2025, con una proyección de crecimiento de 32% anual.