La inteligencia artificial (IA) lleva tiempo siendo una herramienta esencial en el mundo de la medicina y sanidad y ahora, gracias a un artículo publicado en Nature Medicine, un equipo de investigadores ha desarrollado un modelo llamado TxGNN, diseñado para ayudar a los clínicos a descubrir nuevos usos de fármacos existentes.
Las enfermedades raras afectan a una pequeña proporción de la población, lo cual hace que el desarrollo de tratamientos específicos no sea rentable para muchas compañías farmacéuticas. La reutilización de medicamentos, o repurposing, consiste en identificar nuevos usos para fármacos ya aprobados, lo que ahorra tiempo y recursos.
En el mundo existen más de 7.000 enfermedades raras y no diagnosticadas. Pese a esto, entre un 5% y un 7% de estas enfermedades cuentan con tratamiento aprobado y, aun así, en conjunto suponen un motivo de sufrimiento para cerca de 300 millones de habitantes en todo el mundo.
TxGNN es un modelo de IA basado en redes neuronales gráficas que identifica candidatos para la reutilización de medicamentos. A diferencia de otros enfoques, este modelo está diseñado específicamente para ser utilizado por médicos, facilitando el proceso. TxGNN combina datos clínicos y biomoleculares para identificar relaciones complejas entre fármacos y enfermedades, proponiendo así nuevas opciones terapéuticas.
Una característica que destacan en el artículo de Nature es que TxGNN tiene capacidad para proporcionar explicaciones detalladas de sus predicciones, esto permite a los médicos comprender por qué un determinado fármaco podría ser eficaz para una enfermedad en particular.
TxGNN en enfermedades raras
En el estudio, los investigadores probaron TxGNN en un conjunto de datos de enfermedades raras y compararon sus resultados con otros modelos de reutilización de medicamentos. El modelo demostró una mejora significativa en la precisión de sus predicciones, superando a otros métodos en un 49,2%.
Además, TxGNN identificó candidatos prometedores que ya están siendo evaluados en ensayos clínicos, lo cual valida su efectividad. En total, ha identificado posibles nuevas terapias entre unos 8.000 fármacos aprobados por la agencia reguladora estadounidense (FDA) con posible utilidad para 17.080 enfermedades.
El artículo también destaca el papel de la IA en la personalización de los tratamientos. TxGNN tiene la capacidad de sugerir terapias adaptadas a las características específicas de cada paciente, lo cual es una de las principales promesas de la medicina moderna.
Aunque la reutilización de medicamentos no es una idea nueva, la incorporación de la IA está revolucionando este campo. Las técnicas convencionales de repurposing implicaban pruebas laboriosas, pero con modelos como TxGNN, el proceso se vuelve más eficiente y preciso. La capacidad del modelo para analizar grandes volúmenes de datos permite identificar conexiones que podrían pasar desapercibidas para los investigadores humanos.
Este avance subraya la importancia de la colaboración interdisciplinaria. El desarrollo de TxGNN es el resultado de la cooperación entre especialistas en IA, médicos y expertos en biología molecular, garantizando que la tecnología esté alineada con las necesidades del sector de la salud.
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