Un equipo de investigadores ha creado un modelo de aprendizaje automático que permite el reposicionamiento de medicamentos existentes, ofreciendo una solución más rápida y económica frente al proceso tradicional de desarrollo de nuevos fármacos.
Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado un innovador algoritmo de aprendizaje automático que no solo predice el uso potencial de un fármaco para tratar enfermedades, sino que también explica por qué lo hace.
El nuevo método, llamado XG4REPO (eXplainable Graphs for Repurposing), revoluciona el proceso de reposicionamiento de fármacos al proporcionar transparencia y comprensibilidad en sus predicciones.
El profesor Santiago Zazo, parte del equipo de investigación, señala que este mecanismo constituye un paso importante hacia la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el ámbito médico, no para reemplazar a los expertos, sino para facilitar su labor al analizar grandes volúmenes de datos y acelerar el proceso de desarrollo de medicamentos.
¿Qué es el reposicionamiento de fármacos?
El reposicionamiento de medicamentos consiste en identificar nuevas aplicaciones para fármacos que ya están aprobados y en el mercado. Esta técnica no solo permite el uso de medicamentos existentes para tratar enfermedades diferentes, sino que también acorta significativamente los tiempos de desarrollo, ya que el fármaco ha pasado por pruebas de seguridad y se conocen sus efectos secundarios. Esta estrategia se volvió especialmente relevante durante la pandemia de COVID-19, cuando se exploraron diversas opciones terapéuticas para abordar la nueva enfermedad.
El papel del nuevo algoritmo XG4REPO
Hasta ahora, los algoritmos de aprendizaje automático utilizados en este campo no podían explicar las razones detrás de sus predicciones, lo que generaba dudas sobre su fiabilidad. Sin embargo, XG4REPO presenta los resultados de forma clara y comprensible, destacando los mecanismos biológicos que sustentan cada predicción.
Gracias a esta innovación, los expertos médicos pueden validar y evaluar las predicciones, determinando si la explicación es legítima o no. Esto permite generar previsiones más robustas y precisas, abriendo nuevas posibilidades para el tratamiento de enfermedades.
Resultados prometedores en la investigación
Para demostrar su eficacia, los investigadores aplicaron el algoritmo a tres fármacos conocidos contra el cáncer, encontrando que muchas de sus predicciones ya estaban en fase de ensayo clínico. La técnica de reposicionamiento de medicamentos no solo acorta los tiempos de desarrollo, sino que también representa una alternativa más económica al desarrollo de nuevos fármacos, al utilizar compuestos ya aprobados.
El desarrollo de nuevos medicamentos es un proceso largo y costoso, que implica numerosas pruebas para garantizar la seguridad antes de su comercialización. El reposicionamiento ofrece una alternativa atractiva, ya que permite a los investigadores explorar nuevas aplicaciones de fármacos ya aprobados, lo que reduce la necesidad de realizar costosas pruebas de seguridad desde cero.
Además, muchos fármacos desarrollados en laboratorio nunca llegan a ser comercializados debido a efectos adversos. El reposicionamiento, al trabajar con medicamentos ya aprobados, evita este obstáculo y permite el desarrollo de tratamientos para enfermedades raras con un coste mucho menor.
Retos y oportunidades en la identificación de patrones
El principal desafío del reposicionamiento de fármacos es identificar patrones comunes que, afectados por un medicamento específico, se presenten en otras enfermedades. A medida que dos enfermedades comparten características similares, se abre la posibilidad de que un medicamento que funciona para una de ellas también pueda ser efectivo para la otra.
Aunque los expertos pueden identificar estos patrones, el proceso es complejo y requiere un conocimiento profundo de las enfermedades y sus mecanismos. Aquí es donde las técnicas de aprendizaje automático, como las empleadas en el algoritmo XG4REPO, pueden marcar la diferencia, permitiendo una detección de patrones más rápida y precisa.
Un futuro prometedor en la medicina
Los investigadores de la UPM concluyen que el algoritmo XG4REPO ofrece un marco de trabajo innovador para la reutilización de fármacos mediante gráficos de conocimiento que predicen enfermedades que pueden tratarse con compuestos específicos. Este enfoque no solo mejora la interpretación de los resultados, sino que también aumenta la confianza en las predicciones realizadas por la inteligencia artificial en el ámbito médico.
Los hallazgos de este estudio, publicados en la revista Scientific Reports, destacan el potencial de la inteligencia artificial para transformar el desarrollo de medicamentos, facilitando la identificación de nuevas aplicaciones para tratamientos existentes y, en última instancia, mejorando la atención médica para una amplia variedad de patologías.
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