{"id":49879,"date":"2024-10-02T09:22:20","date_gmt":"2024-10-02T15:22:20","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49879"},"modified":"2025-10-18T00:36:00","modified_gmt":"2025-10-18T06:36:00","slug":"nuevo-modelo-de-ia-identifica-posibles-terapias-para-miles-de-enfermedades-raras-a-partir-de-medicamentos-existentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevo-modelo-de-ia-identifica-posibles-terapias-para-miles-de-enfermedades-raras-a-partir-de-medicamentos-existentes\/","title":{"rendered":"Nuevo modelo de IA identifica posibles terapias para miles de enfermedades raras a partir de medicamentos existentes"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Harvard aprovechan el uso de IA para reutilizar medicamentos existentes para el tratamiento de enfermedades raras, incluso aquellas sin terapias actuales.<\/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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Actualmente existen m\u00e1s de 7 mil enfermedades raras y no diagnosticadas en el mundo. A pesar de que cada una de estas enfermedades representa en un peque\u00f1o n\u00famero de pacientes, en conjunto tienen un costo humano y econ\u00f3mico importante, ya que afectan a unos 300 millones de personas en todo el mundo. Adem\u00e1s, solamente entre el 5 y 7%, de estas enfermedades tienen un medicamento aprobado por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en ingl\u00e9s), los cuales son insuficientes.<\/p>

En este sentido, el desarrollo de nuevos medicamentos representa un gran esfuerzo y requiere diversos recursos para llevarse a cabo. Por ello, investigadores de Harvard, aprovechan el uso de inteligencia artificial (IA), para impulsar el descubrimiento de nuevas terapias a partir de medicamentos existentes. Esto puede acelerar la implementaci\u00f3n de nuevos tratamientos y terapias de las enfermedades raras.<\/p>

El modelo de IA denominado TxGNN, el cual es descrito en un art\u00edculo publicado en Nature Medicine<\/em><\/a>, es la primera herramienta desarrollada espec\u00edficamente para identificar f\u00e1rmacos candidatos para enfermedades raras y afecciones que no tienen tratamiento. Adem\u00e1s, la herramienta est\u00e1 a disposici\u00f3n de manera p\u00fablica y gratuita para la comunidad cient\u00edfica en el siguiente enlace: http:\/\/txgnn.org\/<\/a><\/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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TxGNN identific\u00f3 f\u00e1rmacos candidatos a partir de medicamentos existentes para m\u00e1s de 17 mil enfermedades, muchas de ellas sin ning\u00fan tratamiento existente. Esto es el mayor n\u00famero de tratamientos encontrados por un solo modelo de IA hasta la fecha. Los investigadores esperan que este modelo puede aplicarse incluso a m\u00e1s enfermedades.<\/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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Otros modelos de IA para el descubrimiento de f\u00e1rmacos se utilizan y se entrenan con una sola enfermedad o con algunas afecciones. En su lugar, este nuevo modelo, en lugar de centrarse en enfermedades espec\u00edficas, se entren\u00f3 para utilizar datos existentes para hacer nuevas predicciones. Esto permite la identificaci\u00f3n de caracter\u00edsticas compartidas en m\u00faltiples enfermedades como aberraciones gen\u00f3micas compartidas.<\/p>

\u201cCon esta herramienta pretendemos identificar nuevas terapias en todo el espectro de enfermedades, pero cuando se trata de enfermedades raras, ultrarraras y desatendidas, prevemos que este modelo podr\u00eda ayudar a cerrar, o al menos reducir, una brecha que crea graves disparidades en la salud\u201d, dijo la investigadora principal, la Dra. Marinka Zitnik, profesora adjunta de inform\u00e1tica biom\u00e9dica en el Instituto Blavatnik de la Facultad de Medicina de Harvard.<\/p>

La novedosa herramienta tiene dos caracter\u00edsticas centrales: identificar a los candidatos al tratamiento junto con sus posibles efectos secundarios y la explicaci\u00f3n del fundamento de la decisi\u00f3n, es decir, la IA fundamenta su respuesta sobre cada medicamento y enfermedad.<\/p>

\u201cAqu\u00ed es precisamente donde vemos la promesa de la IA en la reducci\u00f3n de la carga mundial de enfermedades, en la b\u00fasqueda de nuevos usos para medicamentos existentes, que tambi\u00e9n es una forma m\u00e1s r\u00e1pida y rentable de desarrollar terapias que dise\u00f1ar nuevos medicamentos desde cero\u201d, agreg\u00f3 Zitnik.<\/p>

De esta manera, la herramienta identific\u00f3 a f\u00e1rmacos de casi 8 mil medicamentos, tanto aquellos aprobados por la FDA, como medicamentos experimentales que a\u00fan se encuentran en ensayos cl\u00ednicos, para 17,080 enfermedades. Asimismo, TxGNN predijo los medicamentos que tendr\u00edan efectos secundarios y contraindicaciones para afecciones espec\u00edficas.<\/p>

En comparaci\u00f3n a otros modelos de IA dise\u00f1ados para la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos, TxGNN, fue casi 50% mejor al identificar candidatos f\u00e1rmacos y 35% m\u00e1s precisa al predecir qu\u00e9 f\u00e1rmacos tendr\u00edan contraindicaciones.<\/p>

La importancia de la reutilizaci\u00f3n de medicamentos existentes es que se trata de la manera m\u00e1s atractiva de desarrollar nuevos tratamientos, al ser medicamentos que ya cuentan con aprobaci\u00f3n, han sido estudiados y est\u00e1n regulados.<\/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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HARVARD<\/strong><\/p>

https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/researchers-harness-ai-repurpose-existing-drugs-treatment-rare-diseases<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-024-03233-x<\/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":"

Investigadores de Harvard aprovechan el uso de IA para reutilizar medicamentos existentes para el tratamiento de enfermedades raras, incluso aquellas sin terapias actuales. Actualmente existen m\u00e1s de 7 mil enfermedades raras y no diagnosticadas en el mundo. A pesar de que cada una de estas enfermedades representa en un peque\u00f1o n\u00famero de pacientes, en conjunto tienen un costo humano y econ\u00f3mico importante, ya que afectan a unos 300 millones de personas en todo el mundo. Adem\u00e1s, solamente entre el 5 y 7%, de estas enfermedades tienen un medicamento aprobado por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en ingl\u00e9s), los cuales son insuficientes. En este sentido, el desarrollo de nuevos medicamentos representa un gran esfuerzo y requiere diversos recursos para llevarse a cabo. Por ello, investigadores de Harvard, aprovechan el uso de inteligencia artificial (IA), para impulsar el descubrimiento de nuevas terapias a partir de medicamentos existentes. Esto puede acelerar la implementaci\u00f3n de nuevos tratamientos y terapias de las enfermedades raras. El modelo de IA denominado TxGNN, el cual es descrito en un art\u00edculo publicado en Nature Medicine, es la primera herramienta desarrollada espec\u00edficamente para identificar f\u00e1rmacos candidatos para enfermedades raras y afecciones que no tienen tratamiento. Adem\u00e1s, la herramienta est\u00e1 a disposici\u00f3n de manera p\u00fablica y gratuita para la comunidad cient\u00edfica en el siguiente enlace: http:\/\/txgnn.org\/ TxGNN identific\u00f3 f\u00e1rmacos candidatos a partir de medicamentos existentes para m\u00e1s de 17 mil enfermedades, muchas de ellas sin ning\u00fan tratamiento existente. Esto es el mayor n\u00famero de tratamientos encontrados por un solo modelo de IA hasta la fecha. Los investigadores esperan que este modelo puede aplicarse incluso a m\u00e1s enfermedades. Otros modelos de IA para el descubrimiento de f\u00e1rmacos se utilizan y se entrenan con una sola enfermedad o con algunas afecciones. En su lugar, este nuevo modelo, en lugar de centrarse en enfermedades espec\u00edficas, se entren\u00f3 para utilizar datos existentes para hacer nuevas predicciones. Esto permite la identificaci\u00f3n de caracter\u00edsticas compartidas en m\u00faltiples enfermedades como aberraciones gen\u00f3micas compartidas. \u201cCon esta herramienta pretendemos identificar nuevas terapias en todo el espectro de enfermedades, pero cuando se trata de enfermedades raras, ultrarraras y desatendidas, prevemos que este modelo podr\u00eda ayudar a cerrar, o al menos reducir, una brecha que crea graves disparidades en la salud\u201d, dijo la investigadora principal, la Dra. Marinka Zitnik, profesora adjunta de inform\u00e1tica biom\u00e9dica en el Instituto Blavatnik de la Facultad de Medicina de Harvard. La novedosa herramienta tiene dos caracter\u00edsticas centrales: identificar a los candidatos al tratamiento junto con sus posibles efectos secundarios y la explicaci\u00f3n del fundamento de la decisi\u00f3n, es decir, la IA fundamenta su respuesta sobre cada medicamento y enfermedad. \u201cAqu\u00ed es precisamente donde vemos la promesa de la IA en la reducci\u00f3n de la carga mundial de enfermedades, en la b\u00fasqueda de nuevos usos para medicamentos existentes, que tambi\u00e9n es una forma m\u00e1s r\u00e1pida y rentable de desarrollar terapias que dise\u00f1ar nuevos medicamentos desde cero\u201d, agreg\u00f3 Zitnik. De esta manera, la herramienta identific\u00f3 a f\u00e1rmacos de casi 8 mil medicamentos, tanto aquellos aprobados por la FDA, como medicamentos experimentales que a\u00fan se encuentran en ensayos cl\u00ednicos, para 17,080 enfermedades. Asimismo, TxGNN predijo los medicamentos que tendr\u00edan efectos secundarios y contraindicaciones para afecciones espec\u00edficas. En comparaci\u00f3n a otros modelos de IA dise\u00f1ados para la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos, TxGNN, fue casi 50% mejor al identificar candidatos f\u00e1rmacos y 35% m\u00e1s precisa al predecir qu\u00e9 f\u00e1rmacos tendr\u00edan contraindicaciones. La importancia de la reutilizaci\u00f3n de medicamentos existentes es que se trata de la manera m\u00e1s atractiva de desarrollar nuevos tratamientos, al ser medicamentos que ya cuentan con aprobaci\u00f3n, han sido estudiados y est\u00e1n regulados. BIBLIOGRAF\u00cdA HARVARD https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/researchers-harness-ai-repurpose-existing-drugs-treatment-rare-diseases NATURE https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-024-03233-x<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":49881,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-49879","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\/49879","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=49879"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49879\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49881"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49879"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49879"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49879"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}