Investigadores de la Universidad de Tufts, en Boston, Estados Unidos, realizaron un estudio publicado en Cell Reports Medicine que asegura que la inteligencia artificial podría ser utilizada para mejorar los tratamientos contra la tuberculosis, considerados en la actualidad como complejos.
PUBLICIDAD
La tuberculosis afecta a 10 millones de personas en todo el mundo y mata a 1,5 millones cada año. Para un tratamiento efectivo, los pacientes necesitan tomar una combinación de tres o cuatro medicamentos durante meses o incluso años porque las bacterias se comportan de manera diferente en las células y, en algunos casos, evolucionan para volverse resistentes a los medicamentos.
Veinte compuestos en combinaciones de tres y cuatro fármacos ofrecen casi 6.000 combinaciones posibles. En pleno 2022, parece que la mejor idea para agilizar esto es con ayuda de la inteligencia artificial.
Los hallazgos del estudio
Science Daily cita la investigación y explica que los expertos utilizaron datos de grandes estudios que contenían mediciones de laboratorio de combinaciones desde dos fármacos hasta 12 fármacos antituberculosos.
Usando modelos matemáticos y apoyados en una IA llamada DiaMOND, el equipo descubrió un conjunto de reglas que los pares de medicamentos deben cumplir para ser tratamientos potencialmente buenos como parte de cócteles de tres y cuatro medicamentos.
El uso de pares de medicamentos en lugar de la medición de combinaciones de tres y cuatro medicamentos reduce significativamente la cantidad de pruebas que se deben realizar antes de pasar una combinación de medicamentos a un estudio adicional.
Bree Aldridge, profesora asociada de biología molecular y microbiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Tufts y de ingeniería biomédica en la Facultad de Ingeniería, explicó: “Podemos sustituir un par de medicamentos por otro par de medicamentos y saber con un alto grado de confianza que el par de medicamentos debería funcionar en conjunto con el otro par de medicamentos para matar la bacteria”.
PUBLICIDAD
“El proceso de selección que desarrollamos es más ágil y más preciso para predecir el éxito que los procesos anteriores, que necesariamente consideraban menos combinaciones”.
El equipo de investigadores autores del estudio desarrolló la inteligencia artificial DiaMOND, un método que estudia las interacciones de combinación de medicamentos por pares y de alto orden para identificar regímenes de tratamiento más cortos y más eficientes para la tuberculosis y potencialmente otras infecciones bacterianas.
