Nuevo método de la UPM mejora la justificación en el uso de medicamentos para tratar diversas enfermedades

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un nuevo método para el reposicionamiento de medicamentos que ofrece explicaciones sobre la razón por la cual se debería usar el fármaco "Y" para tratar la enfermedad "X". Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático diseñados para predecir las enfermedades en las que un medicamento puede ser útil no podían proporcionar justificaciones claras.

Sin embargo, este innovador algoritmo, denominado "XG4REPO" (eXplainable Graphs for Repurposing), presenta sus resultados de manera que son fáciles de entender y destaca los mecanismos biológicos involucrados en las predicciones. Esto permite a los profesionales de la salud validar dichas predicciones y evaluar la credibilidad de las explicaciones, lo que resulta en predicciones más robustas.

Las ventajas del reposicionamiento de medicamentos en la innovación terapéutica

El desarrollo de nuevos medicamentos es un proceso largo y costoso, lo que ha llevado a que el reposicionamiento de fármacos ya existentes cobre gran relevancia. Los investigadores enfatizan que esta estrategia "ofrece un conjunto de ventajas que no se pueden pasar por alto".

Este enfoque reduce significativamente los tiempos de desarrollo, ya que se utiliza un medicamento que ya ha sido aprobado y cuyos efectos secundarios son conocidos. Asimismo, se elimina la necesidad de repetir costosas pruebas de seguridad. Es importante destacar que muchos medicamentos desarrollados en laboratorio no logran llegar al mercado debido a efectos adversos, un inconveniente que el reposicionamiento ayuda a evitar.

La Inteligencia Artificial

Técnicamente, un medicamento actúa sobre un proceso biológico específico, mientras que el reposicionamiento consiste en identificar patrones que, al ser afectados por un medicamento determinado, también se presentan en otras enfermedades. Así, si dos patologías comparten un patrón similar y se utiliza un medicamento para tratar la primera, es probable que también sea aplicable a la segunda.

Los investigadores indican que las técnicas de aprendizaje automático son muy efectivas para detectar estos patrones, lo que ha llevado a un enfoque reciente en el uso de inteligencia artificial para el reposicionamiento de medicamentos. Sin embargo, estas técnicas presentan un desafío en cuanto a la interpretabilidad de sus resultados.

La eficacia de "XG4REPO"

Un grupo de investigadores de la ETSI Telecomunicación (ETSIT) de la UPM ha desarrollado "XG4Repo", un método que utiliza gráficos de conocimiento para la reutilización de medicamentos, permitiendo anticipar enfermedades que pueden ser tratadas con un compuesto específico.

Para demostrar la eficacia de "XG4REPO", los investigadores intentaron predecir el uso de tres fármacos conocidos para el tratamiento del cáncer y encontraron que, entre las predicciones del algoritmo, había varias que ya estaban en fase de ensayo clínico inicial.

El profesor e investigador Santiago Zazo ha destacado la relevancia de este avance, afirmando: "Este mecanismo representa un avance significativo en la implementación de técnicas de inteligencia artificial en el ámbito médico". Además, Zazo subrayó que esto permite a los expertos analizar una gran cantidad de datos en poco tiempo y agilizar el proceso de desarrollo de medicamentos.