Redacción El País
De acuerdo con una publicación en la revista 'Nature Biomedical Engineering', este modelo revolucionario supera los procedimientos convencionales de elaboración de medicamentos. PDGrpher está diseñado para identificar fármacos y combinaciones ideales de manera más rápida y eficaz, con el fin de revertir enfermedades a nivel celular.
Su capacidad de analizar los factores que producen la enfermedad le permite determinar qué genes y fármacos tienen mayor probabilidad de restaurar la función saludable del organismo. La profesora Marinka Zitnik, de la Facultad de Medicina de Harvard, lo compara con un "chef" que elige los ingredientes perfectos para una receta.
El funcionamiento de PDGrpher depende de una red neuronal gráfica que, potenciada por la IA, evalúa conexiones y efectos entre datos biológicos. Esto le permite localizar relaciones entre genes, proteínas y vías de señalización celular, para así predecir los componentes más efectivos para tratamientos y terapias.
Para garantizar su éxito, el sistema fue entrenado con conjuntos de datos de pacientes antes y después de desarrollar una enfermedad. En las pruebas, PDGrpher demostró una precisión competitiva al predecir opciones de tratamiento para diferentes muestras celulares y tipos de cáncer.
Los investigadores destacan que el potencial de este modelo podría optimizar el diseño de nuevos medicamentos, haciendo que los tratamientos sean más eficientes y permitiendo una reacción oportuna por parte de los profesionales de la salud.