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De qué forma la inteligencia artificial puede ayudar a desarrollar fármacos en menos tiempo. Un equipo de científicos españoles ha creado un modelo de aprendizaje automático dirigido al reposicionamiento de fármacos.
¿Cómo la IA puede ayudar a desarrollar fármacos en menos tiempo?
Científicos españoles han logrado el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático que será utilizado en la reposición de fármacos, una alternativa que cada vez gana más fuerza ante el costoso y lento proceso de creación de nuevos compuestos.
En el momento en que se usa un algoritmo de aprendizaje automático para predecir en qué patologías se puede utilizar un medicamento, no se sabe explicar el por qué, asunto que genera dudas con relación a la fiabilidad de la predicción. Por esta razón, sería perfecto poder contar con un mecanismo de reposicionamiento que, además, pudiera explicar por qué predice de la manera que lo hace.
El grupo de científicos españoles que pertenecen a la Universidad Politécnica de Madrid, UPM, termina de desarrollar un modelo de restitución de fármacos que tiene como objetivo explicar de por qué propone tratar la enfermedad X con el compuesto Y. El nuevo algoritmo lleva por nombre XG4REPO (eXplainable Graphs for Repurposing).
Un mecanismo que supone un paso más hacia la aplicación de la IA en la medicina, ayudando con el desarrollo de fármacos de forma acelerada
Por otro lado, este novedoso modelo de aprendizaje automático, no solo reposiciona, sino que presenta los resultados de manera que se puedan comprender fácilmente, señalando qué mecanismos biológicos se utilizan para la predicción. Esta ventaja les permitirá a los científicos que sus pronósticos sean validados por expertos médicos, quienes están en la capacidad de valorar si es una explicación legítima o no lo es, y de esa forma, generar previsiones mucho más robustas.
Para poder demostrar su eficacia, el grupo de científicos probaron a predecir la aplicación de 3 medicamentos conocidos contra el cáncer y pudieron detectar que, entre las predicciones de su modelo de aprendizaje automático, había muchas que ya se encontraban en fase de ensayo clínico inicial. Los resultados de este estudio serán publicados próximamente en la revista científica Scientific Reports.
Así como lo explicó el profesor de la UPM Santiago Zazo, quien ha formado parte del equipo de investigación de este estudio, “este mecanismo representa un paso más hacia la aplicación de técnicas de IA en el campo de la medicina, no para reemplazar a los expertos, sino para hacer más fácil el análisis de una gran cantidad de datos en tiempo récord, y acelerar el proceso para el desarrollo de fármacos”.
¿Cuáles son las ventajas de la restitución rápida de fármacos?
El proceso de creación de fármacos es costoso y lento, debido a que involucra una larga lista de pruebas para poder garantizar la seguridad del nuevo medicamento para poder obtener la autorización para su comercialización por parte de las autoridades de sanidad.
Una alternativa que cada vez obtiene mayor fuerza para atacar esta situación es precisamente el reposicionamiento de fármacos existentes. Esto consiste en la identificación de nuevas aplicaciones para medicamentos que ya se encuentran aprobados por las autoridades sanitarias. Esto quiere decir que se puede usar un medicamento que ya existe para el tratamiento de una enfermedad distinta a la que se tenía pensado cuando fue desarrollado el fármaco originalmente.
El reposicionamiento de medicamentos que ya existen tiene una serie de ventajas, como que permite reducir de manera significativa los tiempos de desarrollo de fármacos, debido a que el medicamento está aprobado y ya se conocen sus efectos secundarios. Por otro lado, no se requiere volver a realizar las costosas pruebas de seguridad, primero en animales, y después en ensayos clínicos. De igual forma, la mayoría de los fármacos desarrollados en laboratorios no llegan a ser comercializados por sus efetos adversos, problema que la técnica de reposicionamiento de medicamentos no tiene.
Otra ventaja consiste en desarrollar fármacos para nuevas enfermedades
Poder reponer rápidamente medicamentos también es útil en el desarrollo de tratamientos para enfermedades nuevas de una manera mucho más expedita que la creación desde cero de un fármaco.
Al poder desarrollar tratamientos para patologías nuevas de una manera mucho más rápida se obvia un largo proceso. Un buen ejemplo lo podemos encontrar cuando vivimos la pandemia de covid-19, en ese momento el reposicionamiento saltó a las noticias por los intentos de utilizar distintos medicamentos para tratar esta nueva patología. Pero, también, el reposicionamiento de medicamentos es traduce en una gran esperanza para los pacientes de enfermedades raras, debido a que permitiría el desarrollo de tratamientos con un bajo coste para el laboratorio.
Una interpretación clara de las posibilidades
El gran reto del reposicionamiento de medicamentos consiste en lograr identificar qué patrones, afectados por un fármaco concreto, aparecen en otras patologías. De tal modo que, si dos enfermedades tienen un patrón parecido, y para tratar la primera se utiliza cierto fármaco, es probable que para la segunda enfermedad también se pueda utilizar.
No obstante, llevar a cabo esta identificación de patrones por parte de los científicos es un proceso bastante costoso que exige un amplio conocimiento de las enfermedades y sus mecanismos. Sin embargo, las técnicas de aprendizaje automático de las que se dispone en la actualidad son bastante buenas en esta detección de patrones.
Aunque no se debe pasar por alto que las técnicas de inteligencia artificial presentan el gran inconveniente de la interpretabilidad. Los científicos españoles concluyeron que este novedoso algoritmo XG4REPO representa un marco de trabajo para la reutilización de fármacos a través de gráficos de conocimientos capaces de predecir enfermedades que pueden tratarse con un compuesto dado.