{"id":59777,"date":"2025-09-10T10:24:46","date_gmt":"2025-09-10T16:24:46","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59777"},"modified":"2025-09-10T10:27:31","modified_gmt":"2025-09-10T16:27:31","slug":"un-modelo-de-ia-acelera-la-busqueda-de-nuevas-terapias-y-farmacos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/un-modelo-de-ia-acelera-la-busqueda-de-nuevas-terapias-y-farmacos\/","title":{"rendered":"Un modelo de IA acelera la b\u00fasqueda de nuevas terapias y f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"
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PDGrapher identifica con precisi\u00f3n factores que provocan enfermedades en las c\u00e9lulas y predice terapias que pueden restaurar su funci\u00f3n.<\/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 investigadores, liderado por cient\u00edficos de Harvard, ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA), que podr\u00eda transformar la b\u00fasqueda de nuevos tratamientos m\u00e9dicos. El modelo, denominado PDGrapher<\/strong>, utiliza redes neuronales gr\u00e1ficas inspiradas en la causalidad para predecir combinaciones de genes y compuestos capaces de revertir c\u00e9lulas de un estado enfermo a uno tratado o saludable. Los hallazgos fueron publicados en la revista Nature Biomedical Engineering<\/em><\/a>.<\/p>

\u201cEl descubrimiento tradicional de f\u00e1rmacos se asemeja a probar cientos de platos preparados para encontrar uno con el sabor perfecto\u201d, afirm\u00f3 Marinka Zitnik, autora principal del estudio y profesora asociada de inform\u00e1tica biom\u00e9dica en el Instituto Blavatnik de Harvard. \u201cPDGrapher trabaja como un chef experto que entiende c\u00f3mo se quiere que sea el plato y c\u00f3mo combinar los ingredientes para lograr el sabor deseado\u201d.<\/p>

Es decir, este proceso se encarga de dise\u00f1ar mol\u00e9culas que act\u00faen sobre prote\u00ednas espec\u00edficas relacionadas con una enfermedad. Sin embargo, es un m\u00e9todo tardado y limitado, pues se concentra en un solo gen o prote\u00edna. En los \u00faltimos a\u00f1os ha resurgido la estrategia \u201cfenotipo-dirigida\u201d, que identifica compuestos capaces de modificar directamente las caracter\u00edsticas observables de c\u00e9lulas enfermas, incluso sin conocer de antemano el blanco molecular.<\/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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En este contexto surge PDGrapher, 0 aborda un problema clave, ya que\u00a0 en lugar de predecir c\u00f3mo responder\u00e1 una c\u00e9lula a un f\u00e1rmaco ya existente, infiere directamente qu\u00e9 combinaci\u00f3n de genes o compuestos es necesaria para lograr el cambio deseado<\/strong>. Para ello, integra datos de expresi\u00f3n g\u00e9nica en redes biol\u00f3gicas y aplica t\u00e9cnicas de deep learning<\/em> o aprendizaje profundo.<\/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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En pruebas realizadas con 38 conjuntos de datos que abarcan intervenciones qu\u00edmicas y gen\u00e9ticas en 11 tipos de c\u00e1ncer, PDGrapher super\u00f3 el desempe\u00f1o de m\u00e9todos previos. El modelo identific\u00f3 con mayor precisi\u00f3n combinaciones terap\u00e9uticas en l\u00edneas celulares no vistas durante su entrenamiento y logr\u00f3 entrenarse hasta 25 veces m\u00e1s r\u00e1pido que otras herramientas similares. Adem\u00e1s, predijo blancos moleculares relevantes en c\u00e1ncer de pulm\u00f3n, como el receptor KDR, asociados a f\u00e1rmacos ya aprobados o en desarrollo cl\u00ednico.<\/p>

Este nuevo esfuerzo podr\u00eda optimizar el dise\u00f1o de los medicamentos ya que en lugar de predecir, PDGrapher busca blancos espec\u00edficos para revertir la amenaza. El modelo est\u00e1 disponible de manera gratuita para m\u00e9dicos e investigadores en el siguiente enlace: https:\/\/github.com\/mims-harvard\/PDGrapher<\/a><\/p>

Los autores destacan que esta aproximaci\u00f3n no solo facilita la identificaci\u00f3n de nuevas terapias, sino que tambi\u00e9n ayuda a entender el mecanismo de acci\u00f3n de medicamentos existentes. Esto podr\u00eda acelerar el reposicionamiento de f\u00e1rmacos y el dise\u00f1o de combinaciones m\u00e1s efectivas contra enfermedades complejas como el c\u00e1ncer. Adem\u00e1s, esta herramienta podr\u00eda ser especialmente \u00fatil para enfermedades complejas como c\u00e1ncer, ya que identifica m\u00faltiples blancos involucrados en la enfermedad.<\/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\/s41551-025-01481-x<\/a><\/p>

HARVARD<\/strong><\/p>

https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/new-ai-tool-pinpoints-genes-drug-combos-restore-health-diseased-cells<\/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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