{"id":57075,"date":"2025-06-16T10:00:39","date_gmt":"2025-06-16T16:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57075"},"modified":"2025-06-16T10:07:33","modified_gmt":"2025-06-16T16:07:33","slug":"modelo-de-lenguaje-descubre-prometedoras-combinaciones-de-farmacos-contra-el-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/modelo-de-lenguaje-descubre-prometedoras-combinaciones-de-farmacos-contra-el-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"Modelo de lenguaje descubre prometedoras combinaciones de f\u00e1rmacos contra el c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"
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Modelos de lenguaje generan hip\u00f3tesis cient\u00edficas validadas en laboratorio para el tratamiento del c\u00e1ncer de mama. <\/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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Un estudio pionero publicado en Journal of the Royal Society Interface<\/em><\/a> demuestra que los grandes modelos de lenguaje (LLMs, en ingl\u00e9s), como GPT-4, pueden generar hip\u00f3tesis cient\u00edficas novedosas y viables en el campo de la oncolog\u00eda. La investigaci\u00f3n, centrada en el c\u00e1ncer de mama, valid\u00f3 experimentalmente combinaciones de f\u00e1rmacos propuestas por inteligencia artificial (IA) ofreciendo sinergias contra c\u00e9lulas tumorales.\u00a0<\/p>

El equipo, liderado por investigadores de la Universidad de Cambridge y colaboradores internacionales, utiliz\u00f3 el modelo GPT-4 de OpenAI para proponer pares de f\u00e1rmacos no oncol\u00f3gicos aprobados por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en ingl\u00e9s) que pudieran actuar de manera sin\u00e9rgica contra la l\u00ednea celular MCF7 (c\u00e1ncer de mama), minimizando el da\u00f1o a c\u00e9lulas sanas (MCF10A). En la primera iteraci\u00f3n, de 12 combinaciones generadas por IA, tres superaron en sinergia a los controles positivos, por ejemplo los f\u00e1rmacos itraconazol + atenolol y simvastatina (f\u00e1rmaco para tratar el colesterol) + disulfiram (tratamiento contra el alcoholismo).<\/p>

Tras incorporar estos resultados en un segundo ciclo, GPT-4 propuso cuatro nuevas combinaciones, de las cuales tres mostraron efectos sin\u00e9rgicos, incluida la pareja disulfiram + fulvestrant, con potencial terap\u00e9utico espec\u00edfico para c\u00e9lulas cancerosas. Los experimentos, realizados con rob\u00f3tica de laboratorio, confirmaron que estas combinaciones atacaban selectivamente las c\u00e9lulas tumorales.<\/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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\u201cLos LLMs supervisados ofrecen una capa escalable e imaginativa de exploraci\u00f3n cient\u00edfica, y pueden ayudarnos como cient\u00edficos humanos a explorar nuevos caminos en los que no hab\u00edamos pensado antes\u201d, detall\u00f3 el afirma el profesor Ross King, del Departamento de Ingenier\u00eda Qu\u00edmica y Biotecnolog\u00eda de Cambridge, que dirigi\u00f3 la investigaci\u00f3n. \u00a0\u201cEsto puede ser \u00fatil en \u00e1reas como el descubrimiento de f\u00e1rmacos, donde hay muchos miles de compuestos en los que buscar\u201d.<\/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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Aunque los LLMs, destacaron por explorar espacios de hip\u00f3tesis inusuales, evitando sesgos humanos y lograron acelerar el descubrimiento de combinaciones, reduciendo costos no solo financieros sino intelectuales, los autores reconocieron en el estudio las limitaciones de esta herramienta, por ejemplo:<\/p>