{"id":57562,"date":"2025-07-03T10:36:46","date_gmt":"2025-07-03T16:36:46","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57562"},"modified":"2025-07-03T10:55:43","modified_gmt":"2025-07-03T16:55:43","slug":"unagi-la-herramienta-de-ia-disenada-para-entender-enfermedades-complejas-y-encontrar-nuevos-tratamientos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/unagi-la-herramienta-de-ia-disenada-para-entender-enfermedades-complejas-y-encontrar-nuevos-tratamientos\/","title":{"rendered":"UNAGI, la herramienta de IA dise\u00f1ada para entender enfermedades complejas y encontrar nuevos tratamientos"},"content":{"rendered":"
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Investigadores desarrollan un modelo computacional que permite analizar c\u00f3mo progresan las enfermedades a nivel celular y predecir posibles f\u00e1rmacos eficaces, usando datos de una sola c\u00e9lula a trav\u00e9s del tiempo.<\/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 equipo internacional de cient\u00edficos liderados por Yale, ha creado una innovadora herramienta llamada UNAGI, que utiliza inteligencia artificial (IA), para analizar datos de transcript\u00f3mica de una sola c\u00e9lula en series temporales. El objetivo es entender c\u00f3mo evolucionan enfermedades complejas como la fibrosis pulmonar idiop\u00e1tica (FPI) y descubrir medicamentos potenciales sin necesidad de realizar pruebas directas en laboratorio. La investigaci\u00f3n fue publicada en la revista Nature Biomedical Engineering<\/em><\/a>.<\/p>

UNAGI, unified in-silico cellular dynamics and drug screening framework<\/em> o \u201cmodelo generativo no supervisado para inferencia de din\u00e1mica celular y descubrimiento in silico de f\u00e1rmacos\u201d, combina t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje profundo con datos obtenidos de tejidos humanos afectados por enfermedades como la FPI. Esta condici\u00f3n pulmonar es cr\u00f3nica y progresiva, caracterizada por una cicatrizaci\u00f3n irreversible de los pulmones que reduce severamente la capacidad respiratoria.<\/p>

\u201cEl modelo busca la regulaci\u00f3n, lo que caracteriza y regula los cambios, y luego, utilizando bases de datos de f\u00e1rmacos conocidas, tambi\u00e9n sugiere tratamientos\u201d, detall\u00f3 el coautor principal Naftali Kaminski, profesor de Medicina Pulmonar en la Facultad de Medicina de Yale.<\/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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Uno de los aspectos m\u00e1s importantes de UNAGI es su capacidad para integrar datos celulares en distintas etapas de una enfermedad, desde el tejido sano hasta los niveles m\u00e1s avanzados, y as\u00ed \u00a0reconstruir c\u00f3mo cambian los tipos celulares y las redes gen\u00e9ticas a lo largo del tiempo. Este enfoque permite identificar no solo los genes clave en la progresi\u00f3n de la enfermedad, sino tambi\u00e9n simular de manera virtual o in silico,<\/em> el efecto que distintos medicamentos podr\u00edan tener sobre esos genes y c\u00e9lulas. UNAGI fue desarrollado utilizando datos secuenciados de 230 mil c\u00e9lulas.<\/p>

Para probar su funcionamiento, los investigadores aplicaron UNAGI a muestras de tejido pulmonar de pacientes con fibrosis. El modelo detect\u00f3 c\u00f3mo ciertos tipos de c\u00e9lulas, como los fibroblastos, aumentan de manera significativa a medida que avanza la enfermedad. Tambi\u00e9n reconstruy\u00f3 redes de regulaci\u00f3n gen\u00e9tica asociadas con la progresi\u00f3n de la fibrosis, se\u00f1alando genes como COL1A1, COL3A1 y EP300 como actores clave. Adem\u00e1s, la herramienta fue capaz de predecir que medicamentos aprobados como el nintedanib podr\u00edan ser eficaces, y tambi\u00e9n identific\u00f3 f\u00e1rmacos no probados previamente como el apicidin y la nifedipina como candidatos prometedores.<\/p>

\u201cNuestro modelo est\u00e1 dise\u00f1ado para representar c\u00e9lulas virtuales y la progresi\u00f3n virtual de la enfermedad\u201d, explic\u00f3 el Dr. Jun Ding de McGill University School of Medicine y coautor del estudio. Uno de los elementos m\u00e1s \u00fatiles de UNAGI es su m\u00f3dulo de perturbaci\u00f3n in silico, que permite predecir si un f\u00e1rmaco podr\u00e1 ayudar a revertir los efectos de la enfermedad. Es decir, simula c\u00f3mo se mover\u00edan las c\u00e9lulas enfermas hacia un estado m\u00e1s saludable bajo la influencia de ciertos tratamientos. Esta predicci\u00f3n se basa en una comparaci\u00f3n del perfil gen\u00e9tico de las c\u00e9lulas tratadas virtualmente con el de las c\u00e9lulas sanas.<\/p>

Adem\u00e1s de fibrosis pulmonar, los investigadores sugieren que UNAGI puede aplicarse a otras enfermedades complejas, como el COVID-19, debido a su dise\u00f1o adaptable y su capacidad para analizar din\u00e1micas celulares desde m\u00faltiples \u00e1ngulos.<\/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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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41551-025-01423-7<\/a><\/p>

YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/news-article\/ai-helps-researchers-understand-lung-disease-and-proposes-treatment\/<\/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":"

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