La IA ayuda en el reposicionamiento de medicamentos

La inteligencia artificial está ayudando en el ámbito de la medicina ¿cómo? En el campo del reposicionamiento de fármacos, la tecnología permite descubrir nuevas aplicaciones para medicamentos ya existentes, optimizando tiempo, recursos y ofreciendo alternativas a pacientes sin opciones terapéuticas.

De acuerdo con expertas de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria y del CIBER de Enfermedades Raras, la inteligencia artificial no sólo agiliza la investigación en la industria farmacéutica, sino que también abre un escenario prometedor para las enfermedades raras, esto gracias a su capacidad de analizar datos clínicos, genómicos y de vida real, y detectar patrones invisibles para el análisis humano.

Justo la presidenta de la Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria, Cecilia Martínez Fernández-Llamazares, entrevistada por Europa Press, subrayó que la inteligencia artificial para lo que más está sirviendo es para su utilización en el reposicionamiento “racional” de moléculas de usos. Sirve para a partir de métodos de cribado fenotípico buscando nuevos usos y utilizando grandes bibliotecas de compuestos o bien estrategias computacionales, que a su vez pueden basarse en los conocimientos de la diana, los mecanismos de acción, los mecanismos fisiopatológicos o incluso incorporar los datos de utilización en la vida real de las moléculas ya existentes.

Beatriz Gómez, gestora de la actividad científica del CIBERER y experta en medicamentos huérfanos, un campo en el que mantiene un papel importante la reposición de medicamentos, remarca que la inteligencia artificial está demostrando ser una herramienta poderosa en ese campo, especialmente en el ámbito de las enfermedades raras.

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Gracias a su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos biomédicos (datos ómicos, clínicos, genómicos y de farmacovigilancia), la inteligencia artificial puede acelerar tanto el proceso de descubrimiento de fármacos como su precisión, al identificar posibles dianas farmacológicas, patrones y asociaciones entre fármacos y enfermedades que no serían evidentes mediante métodos tradicionales.  Esta capacidad predictiva acelera la identificación de nuevas indicaciones terapéuticas para fármacos ya conocidos, optimizando así el proceso de desarrollo clínico.

En particular, en el CIBERER dice que cuentan con grupos que utilizan herramientas de biología computacional, simulaciones, Real World Data e inteligencia artificial, entre otros, y que están desarrollando y aplicando algoritmos complejos para modelar las interacciones entre genes, proteínas y fármacos. Según la experta, esto se realiza para poder identificar efectos tanto terapéuticos como adversos de los fármacos a través de las dianas asociadas a enfermedad, abriendo un nuevo escenario de tratamiento más personalizado y eficaz, sobre todo para pacientes sin alternativa terapéutica.