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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han creado un método de reposicionamiento de fármacos que proporciona explicaciones sobre por qué utilizar el fármaco "Y" para tratar la enfermedad "X". Anteriormente, los algoritmos de aprendizaje automático encargados de predecir en qué enfermedades se puede aplicar un medicamento no podían ofrecer justificaciones.
Ahora, este nuevo algoritmo, llamado "XG4REPO" (eXplainable Graphs for Repurposing), presenta sus resultados de manera comprensible y ha señalado los mecanismos biológicos implicados en la predicción. Esto permite que expertos médicos validen las predicciones y evalúen la validez de las explicaciones, lo que a su vez resulta en predicciones más sólidas.
El desarrollo de nuevos medicamentos es un proceso prolongado y costoso. Por esta razón, el reposicionamiento de fármacos ya existentes ha cobrado relevancia. Los investigadores destacan que esta técnica "tiene una serie de ventajas que no es posible obviar".
Este enfoque acorta considerablemente los tiempos de desarrollo, ya que se trabaja con un fármaco que ya ha sido aprobado y cuyos efectos secundarios son conocidos. Además, se elimina la necesidad de realizar nuevamente las costosas pruebas de seguridad. También es importante señalar que muchos medicamentos desarrollados en laboratorio no llegan a comercializarse debido a sus efectos adversos, un problema que el reposicionamiento evita.
A nivel técnico, un medicamento afecta a un proceso biológico específico, no obstante, el reposicionamiento consiste en identificar qué patrones, afectados por un medicamento concreto, aparecen en otras enfermedades. De esta manera, si dos patologías tienen un patrón similar, y para tratar la primera se usa cierto medicamento, es probable que para la segunda también se pueda usar.
Los investigadores aseguran que las técnicas de aprendizaje máquina son muy buenas en esta detección de patrones, de ahí el foco reciente que hay en reposicionamiento de medicamentos usando inteligencia artificial. Sin embargo, las técnicas de inteligencia artificial presentan el problema de la interpretabilidad.
Como resultado, un equipo de investigadores de la ETSI Telecomunicación (ETSIT) de la UPM ha creado "XG4Repo", un método que se basa en la reutilización de medicamentos a través de gráficos de conocimiento que anticipan enfermedades que pueden tratarse con un compuesto específico.
Para evidenciar la efectividad de "XG4REPO", los investigadores intentaron predecir el uso de tres medicamentos conocidos en el tratamiento del cáncer y descubrieron que, entre las predicciones del algoritmo, había numerosas que ya se encontraban en fase de ensayo clínico inicial.
El profesor y miembro de la investigación, Santiago Zazo, ha asegurado la importancia que tiene este avance: "Este mecanismo constituye un paso más hacia la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en el campo médico". A su vez, Zazo ha enfatizado que esto les sirve para facilitar el análisis a los expertos "de una gran cantidad de datos en poco tiempo, y acelerar el proceso de medicamentos".
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