El desarrollo de un nuevo medicamento requiere de una gran inversión de tiempo y dinero. Una de las alternativas para acortar este camino es el reposicionamiento, es decir, la readaptación de medicamentos ya aprobados para una enfermedad dada en el tratamiento de una nueva enfermedad.

Ahora, gracias a la inteligencia artificial es posible aumentar la efectividad de la investigación dirigida a readaptar algunos medicamentos. Así lo muestra un estudio publicado en la revista Translational Psychiatry en el que investigadores brasileños correlacionan información sobre medicamentos (con el uso ya aprobado para otras enfermedades), con el potencial de estos compuestos para inhibir o activar genes, así como trastornos psiquiátricos y neurológicos.

El estudio apoyado por FAPESP identificó 63 medicamentos, dirigidos a 31 genes, con el potencial de ser probados en el tratamiento de trastornos psiquiátricos como Alzheimer, Parkinson, Huntington, depresión, ansiedad, bipolaridad, esquizofrenia y autismo. En total, correlacionaron 1.588 genes y 722 medicamentos.

Un nuevo enfoque: medicina de red

Para hacer que estas correlaciones sean más efectivas, los investigadores utilizaron un enfoque conocido como medicina de red, asociado con el aprendizaje automático, para investigar las características moleculares y los mecanismos de los trastornos psiquiátricos y neurológicos.

“Con esto, pudimos organizar y estructurar la red de conocimiento vinculada a enfermedades psiquiátricas y neurológicas, correlacionándolas con los medicamentos y los genes involucrados. La medicina de red utiliza la teoría de gráficos para analizar estas complejas relaciones de interacciones y, por lo tanto, sugerir medicamentos que nunca antes se han probado para ciertas enfermedades ”, ha asegurado a la Agencia FAPESP Helder Nakaya, coordinador del estudio, profesor de la Facultad de Ciencias Farmacéuticas de la Universidad de São Paulo (FCF-USP) y uno de los principales investigadores del Centro de Investigación en Enfermedades Inflamatorias (CRID).

Para ello, el grupo utilizó la plataforma IBM Watson for Drug Discovery, además de los programas desarrollados en el laboratorio, que extrajeron la información en los textos de millones de artículos científicos publicados en los últimos 50 años. Con eso, pudieron construir una red de conocimiento que conectaba la información entre los trastornos, genes y medicamentos mencionados.

“Esta plataforma es capaz de leer más de 20 millones de artículos de la misma manera que un ser humano los leería pero mucho más rápido. A través de técnicas de aprendizaje automático, el ordenador aprendió a interpretar la información contenida en los artículos para hacer correlaciones, como la activación e inhibición de genes por ciertas sustancias y la asociación de estos procesos con trastornos. No hay magia en este trabajo, no es solo presionar un botón para obtener el resultado. La dificultad radica en poder identificar qué asociaciones son realmente significativas ”, ha precisado Nakaya.

Medicamentos, genes y COVID-19

“Los análisis revelaron medicamentos nunca antes descritos como alternativas para el tratamiento de enfermedades psiquiátricas y neurológicas. Esperamos que otros investigadores usen la lista generada en nuestra investigación para comenzar estudios con pruebas in vitro, más tarde en modelos animales y, en el futuro, si todo va bien, en ensayos clínicos, para ver si estos medicamentos realmente funcionan para enfermedades relacionadas”, ha asegurado Thomaz Lüscher Dias, primer autor del artículo. 

Al combinar técnicas de aprendizaje automático y medicina de red, el grupo de investigadores hace que el proceso de reposicionamiento de medicamentos sea más efectivo. "En lugar de examinar 2.000 posibles fármacos, para luego evaluar cuál podría tratar una enfermedad, es posible utilizar los resultados de nuestro trabajo y analizar una lista mucho más pequeña y más asertiva de posibles candidatos", ha precisado. El grupo dirigido por Nakaya probó in vitro el efecto de uno de estos medicamentos en la lista en el tratamiento de la esquizofrenia. 

Los investigadores también están aplicando la misma metodología para encontrar relaciones entre medicamentos, genes y COVID-19. "Para este estudio, estamos utilizando un gran volumen de información sobre enfermedades infecciosas causadas por todo tipo de virus, así como los principales problemas relacionados con COVID-19 grave, para buscar asociaciones y crear redes entre genes y medicamentos que puedan utilizarse para tratar la enfermedad. En este momento de urgencia, es esencial dirigir lo que se debe estudiar y la medicina de red puede contribuir a esto”, ha afirmado.

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