Un análisis innovador mediante inteligencia artificial permite descubrir nuevos usos de medicamentos

Investigadores del Cima Universidad de Navarra y de Tecnun- Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, en colaboración con la Universidad de Stanford (Estados Unidos) y el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de Valencia (IISLAFE), han desarrollado una técnica innovadora mediante inteligencia artificial (IA) que permite descubrir nuevos usos de medicamentos ya existentes.

El estudio se ha basado en un análisis pionero que revisa y mejora las técnicas actuales para identificar cómo interactúan los fármacos con las proteínas de nuestro organismo. En este contexto, los científicos han descubierto una nueva interacción entre un fármaco ya existente y una proteína que podría revolucionar el reposicionamiento de medicamentos.

“Los métodos tradicionales pueden sobreestimar la precisión debido a problemas de fuga de datos (data leakage), es decir, cuando la información que el modelo debería aprender a predecir ya está presente, de forma inadvertida, en los datos con los que se entrena. Esto puede hacer que el modelo parezca mucho más preciso de lo que realmente es, pero en lugar de aprender patrones generales, simplemente memoriza información que no debería conocer de antemano”, explica Mikel Hernáez, investigador principal del Grupo de Machine Learning en Biomedicina del Cima y director del trabajo.

Un aprendizaje más robusto

Para abordar este inconveniente, los científicos han planteado un enfoque de IA inductiva, que permite a los sistemas de inteligencia artificial aprender de manera más robusta y predecir nuevas interacciones sin contaminar los resultados con información previa.

Para ello, han desarrollado una nueva técnica de “submuestreo negativo”, que selecciona interacciones más difíciles de predecir durante el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. “Este enfoque mejora la capacidad de los modelos para identificar conexiones entre fármacos y proteínas que anteriormente pasaban desapercibidas”, apunta Jesús de la Fuente, primer autor del trabajo. Para validar estos hallazgos, realizaron ensayos celulares en el Cima y, posteriormente, confirmaron la unión del fármaco con la proteína mediante resonancia de plasmones superficiales (una tecnología de detección óptica) en el IISLAFE.

"Nuestro análisis demuestra que, al reducir el data leakage y mejorar la selección de casos difíciles, podemos identificar interacciones reales entre fármacos y proteínas, lo que facilita la búsqueda de nuevos usos para medicamentos ya existentes", explica el Dr. Hernáez, Los resultados se han publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence.

Acelerar el desarrollo de tratamientos efectivos

Explorar nuevas aplicaciones para medicamentos existentes permite acelerar el acceso a tratamientos efectivos. “Estos fármacos ya han demostrado ser seguros en humanos, por lo que se reduce significativamente el tiempo y los costos asociados con el desarrollo de nuevos compuestos desde cero”.

Este análisis pionero supone un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial a la medicina, abriendo nuevas posibilidades para combatir enfermedades y desarrollar terapias innovadoras en beneficio de la sociedad.

Los investigadores han puesto a disposición de la comunidad científica todos los recursos necesarios para reproducir sus experimentos, lo que también facilitará el diseño de futuros modelos. Al mismo tiempo, han hecho pública una herramienta llamada GUEST, que facilita la evaluación de este tipo de métodos para verificar si existe data leakage. Esta iniciativa promueve la transparencia y la colaboración en el ámbito del descubrimiento de medicamentos.