La UPM desarrolla 'XG4REPO': la inteligencia artificial para el reposicionamiento de fármacos

El algoritmo de IA predice usos de fármacos y ofrece explicaciones comprensibles sobre los mecanismos biológicos para su validación médica

Inteligencia artificial incorporada al sector salud (Fuente: Canva)
Inteligencia artificial incorporada al sector salud (Fuente: Canva)
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25 octubre 2024 | 12:30 h

Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha desarrollado 'XG4REPO' (eXplainable Graphs for Repurposing), un nuevo algoritmo de reposicionamiento de fármacos que, además de predecir posibles nuevas aplicaciones de medicamentos, proporciona explicaciones comprensibles sobre los mecanismos biológicos que fundamentan sus predicciones. Este avance supone un importante paso en el uso de inteligencia artificial en la medicina, al ofrecer a los expertos médicos la posibilidad de validar y evaluar cada recomendación basada en datos, con un enfoque centrado en la interpretabilidad.

“Este algoritmo es un paso hacia la aplicación de la inteligencia artificial en el campo médico, no para reemplazar a los expertos"

La técnica de reposicionamiento de medicamentos, que consiste en identificar nuevas aplicaciones para fármacos ya aprobados, ha ganado popularidad en el ámbito farmacéutico por su capacidad para reducir el tiempo y los costes de desarrollo. A diferencia del largo y costoso proceso de creación de nuevos medicamentos, el reposicionamiento permite aprovechar el historial clínico de los compuestos aprobados, conocidos por sus efectos secundarios y perfil de seguridad. Esta metodología es particularmente valiosa para acelerar la creación de tratamientos para enfermedades raras y emergentes, como se evidenció durante la pandemia de Covid-19.

'XG4REPO' supera uno de los mayores obstáculos de la inteligencia artificial en el sector sanitario: la falta de interpretabilidad. Este algoritmo emplea gráficos de conocimiento para predecir enfermedades que pueden beneficiarse del tratamiento con un determinado medicamento, proporcionando además las reglas y la importancia de cada regla detrás de cada predicción. Esto permite a los expertos no solo conocer el resultado, sino comprender y valorar las razones biológicas subyacentes, lo que genera confianza en la herramienta y aumenta la robustez de las decisiones clínicas.

Para demostrar la efectividad de 'XG4REPO', los investigadores lo aplicaron en la predicción de nuevos usos para tres fármacos contra el cáncer, observando que varias de las predicciones ya estaban siendo evaluadas en ensayos clínicos. Según Santiago Zazo, profesor de la ETSI Telecomunicación de la UPM y miembro del equipo, “este algoritmo es un paso hacia la aplicación de la IA en el campo médico, no para reemplazar a los expertos, sino para facilitarles el análisis de grandes volúmenes de datos en poco tiempo y acelerar el desarrollo de tratamientos”, añade Santiago Zazo.

Este avance sitúa a 'XG4REPO' como una herramienta prometedora en la medicina moderna, al unir los beneficios de la inteligencia artificial con la necesidad de explicaciones claras, permitiendo un análisis más rápido y seguro en la búsqueda de tratamientos para enfermedades aún sin soluciones efectivas.

Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.
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