MADRID 25 Oct. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un método de reposicionamiento de fármacos capaz de dar explicaciones de por qué tratar la enfermedad X con el fármaco Y. Hasta el momento, los algoritmos de aprendizaje máquina para predecir en qué enfermedades usar un fármaco, eran incapaces de explicar el por qué.
Ahora, este nuevo algoritmo, denominado XG4REPO" (eXplainable Graphs for Repurposing), presenta los resultados de forma que sean comprensibles, indicando qué mecanismos biológicos se usan para la predicción. Esto permite que sus predicciones sean validadas por expertos médicos, quienes pueden valorar si es una explicación válida o no, y así, generar predicciones mucho más robustas.
La creación de nuevos medicamentos es un proceso lento y con altos costes. Por este motivo, el reposicionamiento de medicamentos existentes está tomando fuerza. Los investigadores aseguran que esta técnica "tiene una serie de ventajas que no es posible obviar".
Este método reduce notablemente los tiempos de desarrollo del medicamento, pues ya es un fármaco aprobado y se conocen sus efectos secundarios. Además, ya no se necesita volver a hacer las costosas pruebas de seguridad. Asimismo, la mayoría de los medicamentos desarrollados en laboratorio no llegan a comercializarse por sus efectos adversos, problema que el reposicionamiento no tiene.
A nivel técnico, un medicamento afecta a un proceso biológico específico, no obstante, el reposicionamiento consiste en identificar qué patrones, afectados por un medicamento concreto, aparecen en otras enfermedades. De esta manera, si dos patologías tienen un patrón similar, y para tratar la primera se usa cierto medicamento, es probable que para la segunda también se pueda usar.
Los investigadores aseguran que las técnicas de aprendizaje máquina son muy buenas en esta detección de patrones, de ahí el foco reciente que hay en reposicionamiento de medicamentos usando inteligencia artificial. Sin embargo, las técnicas de inteligencia artificial presentan el problema de la interpretabilidad.
En consecuencia, un grupo de investigadores de la ETSI Telecomunicación (ETSIT) de la UPM ha diseñado "XG4Repo", que consiste en la reutilización de fármacos mediante gráficos de conocimiento que predicen enfermedades que pueden tratarse con un compuesto determinado.
Para demostrar la eficacia de "XG4REPO", 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.
"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", ha señalado el profesor que ha formado parte del equipo de trabajo, Santiago Zazo.