Científicos de datos de Mount Sinai desarrollaron un modelo de IA que puede predecir con precisión qué medicamentos pueden provocar discapacidades congénitas.
Los defectos de nacimiento son anomalías funcionales y estructurales que afectan aproximadamente a 1 de cada 33 nacimientos en Estados Unidos. A pesar de que se atribuyen generalmente a factores genéticos, también se relacionan con medicamentos, cosméticos, alimentos y contaminantes ambientales durante el embarazo. No obstante, aunque los defectos de nacimiento suelen ser comunes, para la mayoría de ellos no existen causas conocidas actualmente.
Durante el embarazo los bebés en desarrollo están expuestos a factores externos que pueden causar defectos de nacimiento. Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai en Nueva York, desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA), que combina datos generales sobre genes humanos y medicamentos con datos específicos, para crear una representación gráfica que conecte estos genes con los defectos de nacimiento. Este gráfico puede utilizarse para explorar nuevos vínculos entre los medicamentos, influencias hereditarias y factores ambientales.
El estudio Gráfico de conocimiento de toxicología para defectos congénitos estructurales, publicado en Communications Medicine, realizado por científicos de Mount Sinai y colegas, detalla cómo esta herramienta tiene el potencial para predecir la probabilidad de que los genes y las moléculas pequeñas induzcan defectos de nacimiento.
“Queríamos mejorar nuestra comprensión de la salud reproductiva y el desarrollo fetal y, lo que es más importante, advertir sobre el potencial de los nuevos medicamentos para causar defectos de nacimiento antes de que estos medicamentos se comercialicen y distribuyan ampliamente”, explicó el Dr. Avi Ma’ayan, especialista en farmacológica y bioinformática.
El Dr. Ma’ayan explica que, aunque identificar las causas subyacentes es una tarea complicada, gracias al análisis de datos complejos de este modelo y la integración de múltiples fuentes, será posible en algunos casos predecir, regular y proteger los nacimientos ante posibles discapacidades congénitas.
El estudio priorizó el análisis de 30 mil medicamentos preclínicos de molécula pequeña por su potencial para atravesar la placenta e inducir posibles defectos de nacimiento. Para ello utilizaron un médico de aprendizaje semisupervisado, una de las ramas del aprendizaje automático, que a través de una pequeña cantidad de datos etiquetados puede guiar a predicciones de datos más extensos.
Sin embargo, aunque los resultados del estudio revelan el potencial de predecir la probabilidad de determinar los genes y moléculas que inducen a defectos de nacimiento, los autores advierten que son hallazgos preliminares y necesitarán más experimentos para su validación.
“Esperamos que nuestro trabajo colaborativo conduzca a un nuevo marco global para evaluar la toxicidad potencial de nuevos medicamentos y explicar los mecanismos biológicos por los cuales pueden operar algunos medicamentos, que se sabe que causan defectos de nacimiento”, expresó el Dr. Ma’ayan. Además, detalló que la Administración de Drogas y Alimentos (FDA, en inglés) podría utilizar en el futuro el mismo enfoque para evaluar el riesgo de nuevos medicamentos.
