¿Cómo la IA puede ayudar a desarrollar fármacos en tiempo récord?
Los resultados se publican en Scientific Reports.
Cuando se emplea un algoritmo de aprendizaje automático para predecir en qué enfermedades se puede usar un fármaco, no se sabe explicar el por qué, lo que genera dudas respecto a la fiabilidad de la predicción. Por tanto, sería ideal tener un mecanismo de reposicionamiento que, además, explicase por qué predice de la forma que lo hace.
Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) acaba de desarrollar un método de restitución de fármacos que busca dar explicaciones de por qué propone tratar la enfermedad X con el compuesto Y. El nuevo algoritmo se llama XG4REPO (eXplainable Graphs for Repurposing).
Además, no solo reposiciona, sino que presenta los resultados de forma que sean comprensibles, indicando qué mecanismos biológicos se usan para la predicción. Esto permite que sus pronósticos sean validados por expertos médicos, quienes pueden valorar si es una explicación legítima o no, y así, generar previsiones mucho más robustas.
Para demostrar su eficacia, los investigadores probaron a predecir la aplicación de tres fármacos conocidos contra el cáncer y detectaron que, entre las predicciones del algoritmo, había muchas que ya estaban en fase de ensayo clínico inicial
Como señala el profesor de la UPM Santiago Zazo, que ha formado parte del equipo de trabajo, “este mecanismo constituye un paso más hacia la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el campo médico, no para reemplazar a los expertos, sino para facilitarles el análisis de una gran cantidad de datos en poco tiempo, y acelerar el proceso de desarrollo de medicamentos”.
Fuente: Aproafa (Agencia Sinc) 27-10-2o24
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