{"id":60319,"date":"2025-09-26T09:29:47","date_gmt":"2025-09-26T15:29:47","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60319"},"modified":"2025-09-26T09:32:21","modified_gmt":"2025-09-26T15:32:21","slug":"prediccion-de-eficacia-en-ensayos-clinicos-simulados-con-datos-medicos-para-terapias-de-insuficiencia-cardiaca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/prediccion-de-eficacia-en-ensayos-clinicos-simulados-con-datos-medicos-para-terapias-de-insuficiencia-cardiaca\/","title":{"rendered":"Predicting efficacy in simulated clinical trials with medical data for heart failure therapies"},"content":{"rendered":"
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Un nuevo marco combina inteligencia artificial y registros electr\u00f3nicos de salud para impulsar la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos.<\/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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La insuficiencia cardiaca es una de las principales causas de hospitalizaci\u00f3n y mortalidad en el mundo. A pesar de los avances m\u00e9dicos, muchos pacientes no responden de manera adecuada a los tratamientos actuales, lo que ha motivado la b\u00fasqueda de nuevas estrategias terap\u00e9uticas. Una de ellas es la reutilizaci\u00f3n de f\u00e1rmacos, es decir, la utilizaci\u00f3n de medicamentos ya existentes y probados en otros contextos para tratar esta enfermedad. Sin embargo, predecir si estos f\u00e1rmacos ser\u00e1n realmente eficaces en ensayos cl\u00ednicos resulta un gran desaf\u00edo.<\/p>

En este contexto, investigadores de Mayo Clinic y centros asociados desarrollaron un marco de predicci\u00f3n de eficacia que combina la informaci\u00f3n biol\u00f3gica de los medicamentos con ensayos cl\u00ednicos simulados a partir de registros electr\u00f3nicos de salud (EHR, en ingl\u00e9s). El estudio fue publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>.<\/p>

Los ensayos cl\u00ednicos controlados (RCT, en ingl\u00e9s) son el est\u00e1ndar para evaluar la eficacia de un tratamiento, pero resultan costosos y con altas tasas de fracaso, especialmente en insuficiencia cardiaca. Como alternativa, los investigadores utilizan los llamados ensayos emulados (ET, en ingl\u00e9s), que simulan los RCT mediante datos reales de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Sin embargo, estos ensayos enfrentan limitaciones debido a la calidad y fragmentaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en los EHR.<\/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 nuevo enfoque propone superar esas limitaciones mediante la integraci\u00f3n de dos componentes: la predicci\u00f3n de objetivos moleculares de los f\u00e1rmacos, utilizando inteligencia artificial para identificar qu\u00e9 genes y prote\u00ednas podr\u00edan estar implicados en los efectos terap\u00e9uticos; y los ensayos emulados basados en EHR, en los que se eval\u00faan cambios en biomarcadores pron\u00f3sticos de la insuficiencia cardiaca, como p\u00e9ptidos natriur\u00e9ticos, creatinina o troponinas.<\/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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\u201cHemos demostrado que, con nuestro marco, podemos predecir el efecto cl\u00ednico de un f\u00e1rmaco sin necesidad de realizar un ensayo controlado aleatorio. Podemos afirmar con gran certeza si un f\u00e1rmaco tiene probabilidades de \u00e9xito o no\u201d, explic\u00f3 el Dr. Nansu Zong, especialista en inform\u00e1tica biom\u00e9dica en Mayo Clinic y autor principal del estudio.<\/p>

El marco fue validado con datos de m\u00e1s de 59 mil pacientes de Mayo Clinic, y se aplic\u00f3 a 17 f\u00e1rmacos que hab\u00edan sido probados en ensayos cl\u00ednicos de fase 3. Los resultados mostraron que la combinaci\u00f3n de predicci\u00f3n molecular y ensayos emulados aument\u00f3 de forma notable la precisi\u00f3n al determinar si un medicamento tendr\u00eda efectos beneficiosos en comparaci\u00f3n con la atenci\u00f3n est\u00e1ndar.<\/p>

Adem\u00e1s, el modelo consider\u00f3 factores adicionales como sexo, edad, etnicidad y uso de otros medicamentos para insuficiencia cardiaca, lo que permiti\u00f3 afinar las predicciones y reducir errores comunes en las evaluaciones tradicionales basadas solo en datos cl\u00ednicos.<\/p>

\u201cLos ensayos cl\u00ednicos siempre ser\u00e1n esenciales, pero esta innovaci\u00f3n demuestra c\u00f3mo la IA puede hacer que la investigaci\u00f3n sea m\u00e1s eficiente, asequible y ampliamente accesible. La integraci\u00f3n de la emulaci\u00f3n de ensayos, la simulaci\u00f3n, los ensayos sint\u00e9ticos y el modelado del conocimiento biom\u00e9dico abre la puerta a un nuevo paradigma en la ciencia traslacional\u201d, expres\u00f3 la Dra. Cui Tao, especialista en IA de Mayo Clinic.<\/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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MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/virtual-clinical-trials-may-predict-success-of-heart-failure-drugs\/<\/a><\/p>

NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01705-z<\/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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