La IA se adentra en el mundo del Párkinson

Autor: Dr. Sandra Cordovés Quintana

AI enters the world of Parkinson’s

La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el diseño de medicamentos ha emergido como un campo esperanzador que promete acelerar de forma significativa la búsqueda y desarrollo de tratamientos para enfermedades complejas. En esta ocasión se hace referencia al Parkinson, enfermedad que, con el paso del tiempo, cambia la vida de todos en el entorno familiar.

Más de seis millones de personas en todo el mundo sufren de Párkinson, y las estimaciones proyectan que esta cifra se triplique para 2040. Actualmente, no hay tratamientos disponibles que modifiquen la enfermedad. El proceso de cribado de grandes bibliotecas químicas en busca de candidatos a fármacos, que debe realizarse mucho antes de que los posibles tratamientos puedan probarse en pacientes, es demasiado lento, costoso y muchas veces infructuoso.

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«Una ruta para buscar tratamientos potenciales para el Párkinson requiere la identificación de pequeñas moléculas que puedan inhibir la agregación de alfa-sinucleína, que es una proteína estrechamente asociada con la enfermedad», comentó el profesor Michele Vendruscolo del Departamento de Química Yusuf Hamied, quien dirigió la investigación. Sin embargo, señala que este proceso es extremadamente lento, ya que «simplemente identificar un candidato principal para realizar más pruebas puede llevar meses o incluso años».

Participación de la IA en este proceso

Desde varios centros de investigación a nivel mundial se han estudiado las vías y/o formas de sintetizar un medicamento para esta enfermedad, pero el tiempo empleado en el proceso siempre ha sido demasiado extenso.

El uso de la inteligencia artificial está revolucionando todas las áreas de nuestra vida, y la investigación científica no podía quedarse atrás. En particular, la búsqueda de nuevos tratamientos para enfermedades comunes se ha visto beneficiada por la capacidad de la IA de analizar grandes volúmenes de datos a una velocidad y precisión sin precedentes.

Las técnicas de aprendizaje automático permiten a los investigadores descubrir patrones ocultos en datos biomédicos, acelerando el proceso de identificación y validación de nuevos compuestos farmacológicos. Este enfoque no solo optimiza los recursos, reduciendo costes y tiempo en las etapas preliminares de investigación, sino que también promete una personalización más efectiva de los tratamientos, adaptándolos a las necesidades específicas de los pacientes.

Recientemente, investigadores de la Universidad de Cambridge han utilizado técnicas de inteligencia artificial para acelerar significativamente la identificación de los candidatos más prometedores para tratar la enfermedad de Parkinson y permitir ahorrar costes.

Mediante el empleo de una estrategia basada en novedosas técnicas de inteligencia artificial (IA) han logrado identificar compuestos que impiden la aglomeración de la alfa-sinucleína, la proteína que caracteriza a la enfermedad de Párkinson. Para conseguir su objetivo los investigadores emplearon técnicas de aprendizaje automático con el objetivo de examinar rápidamente una biblioteca química que contiene millones de entradas, identificando cinco compuestos altamente potentes para poder ser investigados posteriormente.

Aunque actualmente se están realizando ensayos clínicos para abordar el Párkinson, todavía no se ha aprobado ningún tratamiento que modifique directamente el curso de la enfermedad. Este hecho subraya la dificultad de dirigirse específicamente a las formas moleculares responsables del trastorno.  

La búsqueda de soluciones con apoyo en la IA

Michele Vendruscolo, explicó un cambio innovador en su metodología de investigación: «En lugar de llevar a cabo pruebas de detección experimental, las realizamos a través de simulaciones computacionales». «Al utilizar el conocimiento que obtuvimos de la evaluación inicial con nuestro modelo de aprendizaje automático, pudimos entrenar el modelo para identificar las regiones específicas en estas pequeñas moléculas responsables de la unión, luego podemos volver a examinar y encontrar moléculas más potentes».

El equipo de Cambridge, utilizando este método, ha desarrollado compuestos que atacan zonas específicas en las superficies de los agregados responsables de su proliferación acelerada. Estos compuestos resultan ser cientos de veces más efectivos y considerablemente más económicos de desarrollar que los anteriormente conocidos.

Vendruscolo destacó el impacto del aprendizaje automático en la investigación farmacéutica: «Está transformando completamente el proceso de identificación de candidatos prometedores para tratamientos», y añadió que este avance les permite iniciar múltiples proyectos de descubrimiento de fármacos simultáneamente, en lugar de limitarse a uno solo. «La significativa reducción de tiempo y costos abre un momento realmente emocionante para nosotros».

El desarrollo de la Inteligencia Artificial ha permitido que los científicos hayan identificado compuestos que tienen el potencial de bloquear la formación de agregados de alfa-sinucleína, la proteína clave asociada con el Parkinson, en un tiempo increíblemente breve.

 El Parkinson afecta a más de seis millones de personas en todo el mundo y ha sido el foco de atención de un equipo de investigadores desde que se  detectó por primera vez. Mediante el enfoque basado en IA, se renueva la esperanza de encontrar lo antes posible un tratamiento o cura para esta y otras enfermedades que hasta el día de hoy no cuentan con ella.

Referencias bibliográficas

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