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Hay demasiadas combinaciones de medicamentos para que los humanos las evalúen
millones de joker / Getty Images
Facebook afirma que su nueva inteligencia artificial puede predecir cómo los medicamentos interactúan entre sí dentro de las células más rápido que los métodos existentes, lo que permite un descubrimiento más rápido de nuevas combinaciones de medicamentos para tratar enfermedades como el cáncer, pero algunos investigadores dicen que esto puede no traducirse en resultados útiles. Inhumanos.
Se dice que el sistema, desarrollado por Facebook AI Research y el Centro Helmholtz en Munich, Alemania, es el primer modelo de inteligencia artificial fácil de usar capaz de estimar cómo funcionan los diferentes medicamentos en el cuerpo. Podría acelerar nuestra capacidad para descubrir nuevos tratamientos para enfermedades como el cáncer. "La investigación de drogas a menudo toma media década para desarrollar un compuesto", dice Fabian Theis en el Centro Helmholtz, uno de los autores del libro.
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El modelo funciona midiendo cómo cambian las células individuales en respuesta al tratamiento de un conjunto particular de medicamentos y registrando esas respuestas.
En teoría, este enfoque podría ayudar a combatir los tumores cancerosos, que varían de persona a persona y responden de manera diferente al mismo tratamiento, dice Eytan Ruppin del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU.
La IA tiene en cuenta variables como el tipo de fármaco, con qué se usa en combinación, el nivel de dosis, cuándo se toma y el tipo de célula a la que se dirige. Luego, puede usar esta información para predecir el efecto de combinaciones de medicamentos que aún no ha visto.
El equipo de investigación detrás de esto dice que los humanos no pueden hacer ese tipo de predicciones: si se les diera un grupo de 100 medicamentos diferentes y se les pidiera que eligieran cinco, que se administrarán en tres dosis diferentes, lo que no es infrecuente en el tratamiento del cáncer. podrían ser 19 mil millones de posibles regímenes farmacológicos.
El equipo probó las predicciones de AI contra combinaciones conocidas de medicamentos y descubrió que podían predecir con precisión las respuestas celulares con una precisión superior al 90%, dice Theis. Como era de esperar, cuantos más medicamentos se introduzcan en el modelo que la IA haya visto antes, mejores serán sus resultados.
La IA se lanzará como una herramienta de código abierto para que la comunidad de investigación la utilice y la desarrolle. “Se puede entrenar un solo modelo en cuestión de horas en una sola máquina”, dice David López-Paz de Facebook AI Research.
Andrei Lupas, del Instituto Max Planck de Biología del Desarrollo, Alemania, califica los resultados de "muy prometedores", pero cree que se necesita más trabajo. "La utilidad del método ahora dependerá de pruebas rigurosas en condiciones de doble ciego", dice.
Ruppin dice que le preocupa que los resultados alegados no coincidan con las expectativas. La IA no predice si una célula vivirá o morirá, sino más bien los cambios en el ARN que la célula expresa cuando se trata con un fármaco. Puede mostrar cómo reacciona el interior de una célula, pero no necesariamente si sobrevivirá o será destruida por el tratamiento, dice.
Él lo llama un primer paso "importante" para ayudar a tratar el cáncer, pero enfatiza que todos los resultados son in vitro. “Hemos curado el cáncer cien veces con soluciones salinas y modelos de ratón. No han mostrado nada que sea relevante para los pacientes ”, dice.
Referencia de la revista: bioRxiv, DOI: 10.1101 / 2021.04.14.439903
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