{"id":3710,"date":"2024-10-10T12:06:53","date_gmt":"2024-10-10T18:06:53","guid":{"rendered":"https:\/\/aguilasalporvenir.com\/?p=3710"},"modified":"2024-10-10T12:06:53","modified_gmt":"2024-10-10T18:06:53","slug":"los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aguilasalporvenir.com\/index.php\/2024\/10\/10\/los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras\/","title":{"rendered":"Los investigadores aprovechan la inteligencia artificial para reutilizar medicamentos existentes para el tratamiento de enfermedades raras"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"intro-subtitle\"><span>Un nuevo modelo de IA identifica f\u00e1rmacos candidatos para miles de enfermedades raras sin terapias actuales<\/span><\/h2>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-3712 aligncenter\" src=\"https:\/\/aguilasalporvenir.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/HARVARD-Los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras.jpg\" alt=\"\" width=\"661\" height=\"334\" srcset=\"https:\/\/aguilasalporvenir.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/HARVARD-Los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras.jpg 850w, https:\/\/aguilasalporvenir.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/HARVARD-Los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras-300x152.jpg 300w, https:\/\/aguilasalporvenir.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/HARVARD-Los-investigadores-aprovechan-la-inteligencia-artificial-para-reutilizar-medicamentos-existentes-para-el-tratamiento-de-enfermedades-raras-768x389.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 661px) 100vw, 661px\" \/><\/p>\n<section class=\"hms-highlights\">\n<div class=\"bundle--highlights paragraph paragraph--type--highlights paragraph--view-mode--default\">\n<div class=\"row\">\n<div class=\"columns small-12\">\n<p class=\"heading\"><span>De un vistazo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span>Un nuevo modelo de IA identifica posibles terapias a partir de medicamentos existentes para miles de enfermedades, incluidas algunas raras para las que actualmente no existen tratamientos.<\/span><\/li>\n<li><span>La herramienta de IA genera nuevos conocimientos por s\u00ed sola, los aplica a condiciones para las que no fue entrenada y ofrece explicaciones para sus predicciones.<\/span><\/li>\n<li><span>La IA puede acelerar el desarrollo de tratamientos m\u00e1s precisos con menos efectos secundarios a un costo mucho menor que el descubrimiento de f\u00e1rmacos tradicionales.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<div class=\"body field field--name-body field--type-text-with-summary field--label-hidden field__items\">\n<div class=\"field__item\">\n<p><span>Hay m\u00e1s de 7.000 enfermedades raras y no diagnosticadas en todo el mundo.<\/span><\/p>\n<p><span>Aunque cada enfermedad se presenta en un peque\u00f1o n\u00famero de individuos, en conjunto tienen un costo humano y econ\u00f3mico asombroso porque afectan a unos\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/langlo\/article\/PIIS2214-109X(24)00056-1\/fulltext#:~:text=By%20definition%2C%20rare%20diseases%20affect,people%20live%20with%20rare%20diseases.\"><span>300 millones de personas en todo el mundo.<\/span><\/a><\/p>\n<p><span>Sin embargo, dado que s\u00f3lo entre el 5 y el 7 por ciento de estas afecciones tienen un medicamento aprobado por la FDA, en gran medida siguen sin tratamiento o reciben un tratamiento insuficiente.<\/span><\/p>\n<p><span>Desarrollar nuevos medicamentos representa un desaf\u00edo enorme, pero una nueva herramienta de inteligencia artificial puede impulsar el descubrimiento de nuevas terapias a partir de medicamentos existentes, ofreciendo esperanza a los pacientes con enfermedades raras y desatendidas y a los m\u00e9dicos que los tratan.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field field--name-field-components field--type-entity-reference-revisions field--label-hidden field__items\">\n<div class=\"field__item\">\n<div class=\"bundle--block_reference_component paragraph paragraph--type--block-reference-component paragraph--view-mode--default\">\n<div class=\"row\">\n<div class=\"columns small-12\">\n<div class=\"field field--name-field-block-reference field--type-block-field field--label-hidden field__items\">\n<div class=\"field__item\">\n<section id=\"block-shoutout1\" class=\"block-shoutout1 block_content:233be660-d94f-4d4f-ad1a-aed19b9bdbf0 block_content\">\n<div class=\"field field--name-field-components field--type-entity-reference-revisions field--label-hidden field__items\">\n<div class=\"field__item\">\n<div class=\"bundle--paragraph_component paragraph paragraph--type--paragraph-component paragraph--view-mode--default\">\n<div class=\"row\">\n<div class=\"columns small-12 medium-8 sidebar-full\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"field__item\">\n<div class=\"bundle--paragraph_component paragraph paragraph--type--paragraph-component paragraph--view-mode--default\">\n<div class=\"row\">\n<div class=\"columns small-12 medium-8 sidebar-full\">\n<p><span>El modelo de IA, llamado TxGNN, es el primero desarrollado espec\u00edficamente para identificar f\u00e1rmacos candidatos para enfermedades raras y afecciones que no tienen tratamiento.<\/span><\/p>\n<p><span>Identific\u00f3 candidatos a f\u00e1rmacos a partir de medicamentos existentes para m\u00e1s de 17.000 enfermedades, muchas de ellas sin ning\u00fan tratamiento existente. Esto representa el mayor n\u00famero de enfermedades que un solo modelo de IA puede manejar hasta la fecha. Los investigadores se\u00f1alan que el modelo podr\u00eda aplicarse a incluso m\u00e1s enfermedades adem\u00e1s de las 17.000 con las que trabaj\u00f3 en los experimentos iniciales.<\/span><\/p>\n<p><span>El trabajo, descrito el 25 de septiembre en\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-024-03233-x\"><em><span>Nature Medicine<\/span><\/em><\/a><span>\u00a0, fue dirigido por cient\u00edficos de la Facultad de Medicina de Harvard\u00a0<\/span><em><span>.<\/span><\/em><span>\u00a0Los investigadores han puesto la herramienta\u00a0<\/span><a href=\"http:\/\/txgnn.org\/\"><span>a disposici\u00f3n de forma gratuita<\/span><\/a><span>\u00a0y quieren alentar a los cient\u00edficos cl\u00ednicos a utilizarla en su b\u00fasqueda de nuevas terapias, especialmente para enfermedades para las que no hay opciones de tratamiento o que estas son limitadas.<\/span><\/p>\n<p><span>\u201cCon esta herramienta pretendemos identificar nuevas terapias en todo el espectro de enfermedades, pero cuando se trata de enfermedades raras, ultrarraras y desatendidas, prevemos que este modelo podr\u00eda ayudar a cerrar, o al menos reducir, una brecha que crea graves disparidades en la salud\u201d, dijo la investigadora principal\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/zitniklab.hms.harvard.edu\/\"><span>Marinka Zitnik,<\/span><\/a><span>\u00a0profesora adjunta de inform\u00e1tica biom\u00e9dica en el Instituto Blavatnik de HMS.<\/span><\/p>\n<p><span>\u201cAqu\u00ed es precisamente donde vemos la promesa de la IA en la reducci\u00f3n de la carga mundial de enfermedades, en la b\u00fasqueda de nuevos usos para medicamentos existentes, que tambi\u00e9n es una forma m\u00e1s r\u00e1pida y rentable de desarrollar terapias que dise\u00f1ar nuevos medicamentos desde cero\u201d, agreg\u00f3 Zitnik, quien es\u00a0<\/span><span lang=\"EN-GB\"><span>miembro\u00a0<\/span><\/span><span lang=\"EN\"><span>asociado de la facultad en el\u00a0<\/span><\/span><a href=\"https:\/\/kempnerinstitute.harvard.edu\/\"><span>Instituto Kempner para el Estudio de la Inteligencia Natural y Artificial en la Universidad de Harvard<\/span><\/a><span>\u00a0.<\/span><\/p>\n<p><span>La nueva herramienta tiene dos caracter\u00edsticas centrales: una que identifica a los candidatos al tratamiento junto con los posibles efectos secundarios y otra que explica el fundamento de la decisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span>En total, la herramienta identific\u00f3 candidatos a f\u00e1rmacos de casi 8.000 medicamentos (tanto medicamentos aprobados por la FDA como medicamentos experimentales que ahora se encuentran en ensayos cl\u00ednicos) para 17.080 enfermedades, incluidas afecciones para las que no hay tratamientos disponibles. Tambi\u00e9n predijo qu\u00e9 medicamentos tendr\u00edan efectos secundarios y contraindicaciones para afecciones espec\u00edficas, algo que el enfoque actual de descubrimiento de f\u00e1rmacos identifica principalmente por ensayo y error durante los primeros ensayos cl\u00ednicos centrados en la seguridad.<\/span><\/p>\n<p><span>En comparaci\u00f3n con los principales modelos de IA para la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos, la nueva herramienta fue casi un 50 por ciento mejor, en promedio, a la hora de identificar candidatos a f\u00e1rmacos. Tambi\u00e9n fue un 35 por ciento m\u00e1s precisa a la hora de predecir qu\u00e9 f\u00e1rmacos tendr\u00edan contraindicaciones.<\/span><\/p>\n<h3><span>Ventajas de utilizar medicamentos ya aprobados<\/span><\/h3>\n<p><span>La reutilizaci\u00f3n de medicamentos existentes es una forma atractiva de desarrollar nuevos tratamientos porque se basa en medicamentos que han sido estudiados, tienen perfiles de seguridad bien comprendidos y han pasado por el proceso de aprobaci\u00f3n regulatoria.<\/span><\/p>\n<p><span>La mayor\u00eda de los medicamentos tienen m\u00faltiples efectos m\u00e1s all\u00e1 de los objetivos espec\u00edficos para los que fueron desarrollados y aprobados originalmente. Pero muchos de estos efectos permanecen sin descubrir ni estudiar durante las pruebas iniciales, los ensayos cl\u00ednicos y la revisi\u00f3n, y solo aparecen despu\u00e9s de a\u00f1os de uso por parte de millones de personas. De hecho, casi el 30 por ciento de los medicamentos aprobados por la FDA han adquirido al menos una indicaci\u00f3n adicional para el tratamiento despu\u00e9s de la aprobaci\u00f3n inicial, y muchos han adquirido decenas de indicaciones de tratamiento adicionales a lo largo de los a\u00f1os.<\/span><\/p>\n<p><span>Este enfoque de la reutilizaci\u00f3n de medicamentos es, en el mejor de los casos, aleatorio. Se basa en informes de pacientes sobre efectos secundarios beneficiosos inesperados o en la intuici\u00f3n de los m\u00e9dicos sobre si se debe utilizar un medicamento para una afecci\u00f3n para la que no fue dise\u00f1ado, una pr\u00e1ctica conocida como uso fuera de indicaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span>\u201cHemos tendido a confiar en la suerte y la serendipia m\u00e1s que en la estrategia, lo que limita el descubrimiento de f\u00e1rmacos a enfermedades para las que ya existen medicamentos\u201d, dijo Zitnik.<\/span><\/p>\n<p><span>Los beneficios de la reutilizaci\u00f3n de medicamentos se extienden m\u00e1s all\u00e1 de las enfermedades sin tratamiento, se\u00f1al\u00f3 Zitnik.<\/span><\/p>\n<p><span>\u201cIncluso para enfermedades m\u00e1s comunes con tratamientos aprobados, nuevos medicamentos podr\u00edan ofrecer alternativas con menos efectos secundarios o reemplazar medicamentos que son ineficaces para ciertos pacientes\u201d, dijo.<\/span><\/p>\n<h3><span>\u00bfQu\u00e9 hace que la nueva herramienta de IA sea mejor que los modelos existentes?<\/span><\/h3>\n<p><span>La mayor\u00eda de los modelos de IA actuales que se utilizan para el descubrimiento de f\u00e1rmacos se entrenan con una sola enfermedad o con un pu\u00f1ado de afecciones. En lugar de centrarse en enfermedades espec\u00edficas, la nueva herramienta se entren\u00f3 de una manera que le permite utilizar los datos existentes para hacer nuevas predicciones. Lo hace identificando caracter\u00edsticas compartidas en m\u00faltiples enfermedades, como aberraciones gen\u00f3micas compartidas. Por ejemplo, el modelo de IA se\u00f1ala los mecanismos de enfermedades compartidas bas\u00e1ndose en fundamentos gen\u00f3micos comunes, lo que le permite extrapolar de una enfermedad bien entendida con tratamientos conocidos a una enfermedad poco entendida sin tratamientos.<\/span><\/p>\n<p><span>Esta capacidad, dijo el equipo de investigaci\u00f3n, acerca la herramienta de IA al tipo de razonamiento que un m\u00e9dico humano podr\u00eda usar para generar ideas novedosas si tuviera acceso a todo el conocimiento preexistente y los datos sin procesar que tiene el modelo de IA pero a los que el cerebro humano no puede acceder ni almacenar.<\/span><\/p>\n<p><span>La herramienta se entren\u00f3 con grandes cantidades de datos, incluida informaci\u00f3n de ADN, se\u00f1alizaci\u00f3n celular, niveles de actividad gen\u00e9tica, notas cl\u00ednicas y m\u00e1s. Los investigadores probaron y refinaron el modelo pidi\u00e9ndole que realizara varias tareas. Finalmente, el rendimiento de la herramienta se valid\u00f3 con 1,2 millones de registros de pacientes y se le pidi\u00f3 que identificara candidatos a medicamentos para varias enfermedades.<\/span><\/p>\n<p><span>Los investigadores tambi\u00e9n pidieron a la herramienta que predijera qu\u00e9 caracter\u00edsticas de los pacientes har\u00edan que los f\u00e1rmacos candidatos identificados estuvieran contraindicados para ciertas poblaciones de pacientes.<\/span><\/p>\n<p><span>Otra tarea consisti\u00f3 en pedirle a la herramienta que identificara peque\u00f1as mol\u00e9culas existentes que pudieran bloquear eficazmente la actividad de ciertas prote\u00ednas implicadas en v\u00edas y procesos que causan enfermedades.<\/span><\/p>\n<p><span>En una prueba dise\u00f1ada para medir la capacidad del modelo de razonar como lo har\u00eda un m\u00e9dico humano, los investigadores pidieron al modelo que encontrara medicamentos para tres enfermedades raras que no hab\u00eda visto como parte de su entrenamiento: un trastorno del desarrollo neurol\u00f3gico, una enfermedad del tejido conectivo y una enfermedad gen\u00e9tica rara que causa desequilibrio h\u00eddrico.<\/span><\/p>\n<p><span>Los investigadores compararon las recomendaciones del modelo para la terapia farmacol\u00f3gica con el conocimiento m\u00e9dico actual sobre c\u00f3mo funcionan los medicamentos sugeridos. En cada ejemplo, las recomendaciones de la herramienta coincid\u00edan con el conocimiento m\u00e9dico actual.<\/span><\/p>\n<p><span>Adem\u00e1s, el modelo no solo identific\u00f3 medicamentos para las tres enfermedades, sino que tambi\u00e9n brind\u00f3 la justificaci\u00f3n de su decisi\u00f3n. Esta funci\u00f3n explicativa permite la transparencia y puede aumentar la confianza de los m\u00e9dicos.<\/span><\/p>\n<p><span>Los investigadores advierten que cualquier terapia identificada por el modelo requerir\u00eda una evaluaci\u00f3n adicional de la dosis y el momento de administraci\u00f3n. Pero, a\u00f1aden, con esta capacidad sin precedentes, el nuevo modelo de IA acelerar\u00eda la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos de una manera que no era posible hasta ahora. El equipo ya est\u00e1 colaborando con varias fundaciones de enfermedades raras para ayudar a identificar posibles tratamientos.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"columns small-12 medium-8 sidebar-full\"><\/div>\n<div>FUENTE:<\/div>\n<div>https:\/\/hms.harvard.edu\/news<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un nuevo modelo de IA identifica f\u00e1rmacos candidatos para miles de enfermedades raras sin terapias actuales De un vistazo: Un nuevo modelo de IA identifica posibles terapias a partir de medicamentos existentes para miles de enfermedades, incluidas algunas raras para las que actualmente no existen tratamientos. 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