{"id":39845,"date":"2023-07-20T09:39:59","date_gmt":"2023-07-20T15:39:59","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=39845"},"modified":"2025-10-19T22:26:27","modified_gmt":"2025-10-20T04:26:27","slug":"mount-sinai-desarrolla-ia-para-predecir-medicamentos-que-pueden-causar-defectos-de-nacimiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/mount-sinai-desarrolla-ia-para-predecir-medicamentos-que-pueden-causar-defectos-de-nacimiento\/","title":{"rendered":"Mount Sinai desarrolla IA para predecir medicamentos que pueden causar defectos de nacimiento"},"content":{"rendered":"
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Cient\u00edficos de datos de Mount Sinai desarrollaron un modelo de IA que puede predecir con precisi\u00f3n qu\u00e9 medicamentos pueden provocar discapacidades cong\u00e9nitas.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Los defectos de nacimiento son anomal\u00edas funcionales y estructurales que afectan aproximadamente a 1 de cada 33 nacimientos en Estados Unidos. A pesar de que se atribuyen generalmente a factores gen\u00e9ticos, tambi\u00e9n se relacionan con medicamentos, cosm\u00e9ticos, alimentos y contaminantes ambientales durante el embarazo. No obstante, aunque los defectos de nacimiento suelen ser comunes, para la mayor\u00eda de ellos no existen causas conocidas actualmente.<\/p>

Durante el embarazo los beb\u00e9s en desarrollo est\u00e1n 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 espec\u00edficos, para crear una representaci\u00f3n gr\u00e1fica que conecte estos genes con los defectos de nacimiento. \u00a0Este gr\u00e1fico puede utilizarse para explorar nuevos v\u00ednculos entre los medicamentos, influencias hereditarias y factores ambientales.<\/p>

El estudio Gr\u00e1fico de conocimiento de toxicolog\u00eda para defectos cong\u00e9nitos estructurales<\/em><\/a>, publicado en Communications Medicine<\/em>, realizado por cient\u00edficos de Mount Sinai y colegas, detalla c\u00f3mo esta herramienta tiene el potencial para predecir la probabilidad de que los genes y las mol\u00e9culas peque\u00f1as induzcan defectos de nacimiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cQuer\u00edamos mejorar nuestra comprensi\u00f3n de la salud reproductiva y el desarrollo fetal y, lo que es m\u00e1s importante, advertir sobre el potencial de los nuevos medicamentos para causar defectos de nacimiento antes de que estos medicamentos se comercialicen y distribuyan ampliamente\u201d, explic\u00f3 el Dr. Avi Ma’ayan, especialista en farmacol\u00f3gica y bioinform\u00e1tica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El Dr. Ma’ayan explica que, aunque identificar las causas subyacentes es una tarea complicada, gracias al an\u00e1lisis de datos complejos de este modelo y la integraci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes, ser\u00e1 posible en algunos casos predecir, regular y proteger los nacimientos ante posibles discapacidades cong\u00e9nitas.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El estudio prioriz\u00f3 el an\u00e1lisis de 30 mil medicamentos precl\u00ednicos de mol\u00e9cula peque\u00f1a por su potencial para atravesar la placenta e inducir posibles defectos de nacimiento. Para ello utilizaron un m\u00e9dico de aprendizaje semisupervisado, una de las ramas del aprendizaje autom\u00e1tico, que a trav\u00e9s de una peque\u00f1a cantidad de datos etiquetados puede guiar a predicciones de datos m\u00e1s extensos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Sin embargo, aunque los resultados del estudio revelan el potencial de predecir la probabilidad de determinar los genes y mol\u00e9culas que inducen a defectos de nacimiento, los autores advierten que son hallazgos preliminares y necesitar\u00e1n m\u00e1s experimentos para su validaci\u00f3n.<\/p>

\u201cEsperamos que nuestro trabajo colaborativo conduzca a un nuevo marco global para evaluar la toxicidad potencial de nuevos medicamentos y explicar los mecanismos biol\u00f3gicos por los cuales pueden operar algunos medicamentos, que se sabe que causan defectos de nacimiento\u201d, expres\u00f3 el Dr. Ma’ayan. Adem\u00e1s, detall\u00f3 que la Administraci\u00f3n de Drogas y Alimentos (FDA, en ingl\u00e9s) podr\u00eda utilizar en el futuro el mismo enfoque para evaluar el riesgo de nuevos medicamentos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MOUN SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2023\/researchers-develop-ai-model-to-better-predict-which-drugs-may-cause-birth-defects<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s43856-023-00329-2<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Cient\u00edficos de datos de Mount Sinai desarrollaron un modelo de IA que puede predecir con precisi\u00f3n qu\u00e9 medicamentos pueden provocar discapacidades cong\u00e9nitas. Los defectos de nacimiento son anomal\u00edas funcionales y estructurales que afectan aproximadamente a 1 de cada 33 nacimientos en Estados Unidos. A pesar de que se atribuyen generalmente a factores gen\u00e9ticos, tambi\u00e9n se relacionan con medicamentos, cosm\u00e9ticos, alimentos y contaminantes ambientales durante el embarazo. No obstante, aunque los defectos de nacimiento suelen ser comunes, para la mayor\u00eda de ellos no existen causas conocidas actualmente. Durante el embarazo los beb\u00e9s en desarrollo est\u00e1n 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 espec\u00edficos, para crear una representaci\u00f3n gr\u00e1fica que conecte estos genes con los defectos de nacimiento.  Este gr\u00e1fico puede utilizarse para explorar nuevos v\u00ednculos entre los medicamentos, influencias hereditarias y factores ambientales. El estudio Gr\u00e1fico de conocimiento de toxicolog\u00eda para defectos cong\u00e9nitos estructurales, publicado en Communications Medicine, realizado por cient\u00edficos de Mount Sinai y colegas, detalla c\u00f3mo esta herramienta tiene el potencial para predecir la probabilidad de que los genes y las mol\u00e9culas peque\u00f1as induzcan defectos de nacimiento. \u201cQuer\u00edamos mejorar nuestra comprensi\u00f3n de la salud reproductiva y el desarrollo fetal y, lo que es m\u00e1s importante, advertir sobre el potencial de los nuevos medicamentos para causar defectos de nacimiento antes de que estos medicamentos se comercialicen y distribuyan ampliamente\u201d, explic\u00f3 el Dr. Avi Ma’ayan, especialista en farmacol\u00f3gica y bioinform\u00e1tica. El Dr. Ma’ayan explica que, aunque identificar las causas subyacentes es una tarea complicada, gracias al an\u00e1lisis de datos complejos de este modelo y la integraci\u00f3n de m\u00faltiples fuentes, ser\u00e1 posible en algunos casos predecir, regular y proteger los nacimientos ante posibles discapacidades cong\u00e9nitas. El estudio prioriz\u00f3 el an\u00e1lisis de 30 mil medicamentos precl\u00ednicos de mol\u00e9cula peque\u00f1a por su potencial para atravesar la placenta e inducir posibles defectos de nacimiento. Para ello utilizaron un m\u00e9dico de aprendizaje semisupervisado, una de las ramas del aprendizaje autom\u00e1tico, que a trav\u00e9s de una peque\u00f1a cantidad de datos etiquetados puede guiar a predicciones de datos m\u00e1s extensos. Sin embargo, aunque los resultados del estudio revelan el potencial de predecir la probabilidad de determinar los genes y mol\u00e9culas que inducen a defectos de nacimiento, los autores advierten que son hallazgos preliminares y necesitar\u00e1n m\u00e1s experimentos para su validaci\u00f3n. \u201cEsperamos que nuestro trabajo colaborativo conduzca a un nuevo marco global para evaluar la toxicidad potencial de nuevos medicamentos y explicar los mecanismos biol\u00f3gicos por los cuales pueden operar algunos medicamentos, que se sabe que causan defectos de nacimiento\u201d, expres\u00f3 el Dr. Ma’ayan. Adem\u00e1s, detall\u00f3 que la Administraci\u00f3n de Drogas y Alimentos (FDA, en ingl\u00e9s) podr\u00eda utilizar en el futuro el mismo enfoque para evaluar el riesgo de nuevos medicamentos. BIBLIOGRAF\u00cdA MOUN SINAI https:\/\/www.mountsinai.org\/about\/newsroom\/2023\/researchers-develop-ai-model-to-better-predict-which-drugs-may-cause-birth-defects NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s43856-023-00329-2<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":39848,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-39845","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39845","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39845"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39845\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/39848"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39845"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39845"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39845"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}