{"id":66646,"date":"2026-01-14T09:35:07","date_gmt":"2026-01-14T15:35:07","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=66646"},"modified":"2026-01-14T09:39:21","modified_gmt":"2026-01-14T15:39:21","slug":"cedars-sinai-desarrollara-plataforma-de-ia-para-predecir-reacciones-adversas-a-medicamentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/cedars-sinai-desarrollara-plataforma-de-ia-para-predecir-reacciones-adversas-a-medicamentos\/","title":{"rendered":"Cedars-Sinai desarrollar\u00e1 plataforma de IA para predecir reacciones adversas a medicamentos"},"content":{"rendered":"
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Con apoyo de ARPA-H, el proyecto KronosRx busca anticipar la toxicidad de f\u00e1rmacos antes de los ensayos cl\u00ednicos para mejorar la seguridad de los pacientes.<\/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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El centro m\u00e9dico Cedars-Sinai recibi\u00f3 un financiamiento de hasta 5.05 millones de d\u00f3lares<\/strong> para desarrollar KronosRx<\/strong>, una plataforma basada en inteligencia artificial (IA) que permitir\u00e1 predecir posibles reacciones adversas a medicamentos antes de que inicien los ensayos cl\u00ednicos en humanos. La iniciativa forma parte del programa Computational ADME-Tox and Physiology Analysis for Safer Therapeutics (CATALYST)<\/strong> of the Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H)<\/strong>, cuyo objetivo es fortalecer la seguridad en el desarrollo de nuevos tratamientos.<\/p>

Actualmente, m\u00e1s del 30% de los ensayos cl\u00ednicos fracasan<\/strong> debido a efectos adversos relacionados con los f\u00e1rmacos. De acuerdo con los investigadores, este problema persiste porque los estudios en animales y las pruebas de laboratorio a corto plazo no siempre reflejan con precisi\u00f3n c\u00f3mo se comportan los medicamentos en el cuerpo humano a lo largo del tiempo.<\/p>

\u201cCada a\u00f1o, muchos medicamentos prometedores fracasan en ensayos porque las pruebas en animales y los estudios de laboratorio a corto plazo no pueden predecir c\u00f3mo se comportan los f\u00e1rmacos en personas reales con el paso del tiempo\u201d, se\u00f1al\u00f3 el Dr. Nicholas Tatonetti, vicepresidente de Biomedicina Computacional en Cedars-Sinai y l\u00edder del proyecto. \u201cEstos fracasos retrasan tratamientos que pueden salvar vidas y elevan los costos del desarrollo de medicamentos\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\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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La plataforma KronosRx aplicar\u00e1 herramientas avanzadas de inteligencia artificial a lo que los investigadores denominan \u201cavatares de pacientes\u201d<\/strong>, es decir, sistemas de organoides y \u00f3rganos en chip creados a partir de c\u00e9lulas madre humanas. Estos modelos permiten simular el funcionamiento de \u00f3rganos reales y observar c\u00f3mo reaccionan ante medicamentos experimentales.<\/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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Los modelos de IA se entrenan con millones de datos cl\u00ednicos an\u00f3nimos<\/strong> provenientes de los registros electr\u00f3nicos de salud de Cedars-Sinai, lo que permite analizar la respuesta a los f\u00e1rmacos en poblaciones diversas y bajo m\u00faltiples condiciones. \u201cEstos sistemas de IA no solo predicen si un medicamento es seguro o t\u00f3xico; modelan c\u00f3mo evoluciona el riesgo de manera din\u00e1mica, considerando la edad, el estado de salud del paciente y otros medicamentos que pueda estar tomando\u201d, explic\u00f3 Tatonetti.<\/p>

The objetivo es generar proyecciones m\u00e1s precisas sobre la toxicidad de los medicamentos<\/strong>, reducir la dependencia de estudios en animales y fortalecer la seguridad de quienes participan en ensayos cl\u00ednicos.<\/p>

Los responsables del proyecto consideran que esta tecnolog\u00eda puede transformar la forma en que se eval\u00faa la seguridad de los medicamentos antes de llegar a los pacientes. Al anticipar posibles efectos adversos con mayor exactitud, KronosRx podr\u00eda disminuir la tasa de fallos en ensayos cl\u00ednicos y acelerar el desarrollo de terapias innovadoras.<\/p>

\u201cAl crear un m\u00e9todo m\u00e1s confiable y relevante para los humanos en la evaluaci\u00f3n de seguridad, el proyecto KronosRx busca mejorar los ensayos cl\u00ednicos y acortar los tiempos de desarrollo\u201d, afirm\u00f3 el Dr. Clive Svendsen, director ejecutivo del Instituto de Medicina Regenerativa del Consejo de Gobernadores de Cedars-Sinai e investigador del proyecto.<\/p>

El equipo de KronosRx re\u00fane a especialistas en biomedicina computacional, biolog\u00eda de c\u00e9lulas madre e inform\u00e1tica en salud. Adem\u00e1s de Tatonetti y Svendsen, participan investigadores como el Dr. Arun Sharma, quien estudia la cardiotoxicidad inducida por medicamentos mediante modelos card\u00edacos personalizados, y la Dra. Graciela Gonz\u00e1lez-Hern\u00e1ndez, responsable de integrar datos cl\u00ednicos y moleculares en los sistemas de IA.<\/p>

A largo plazo, el proyecto busca cerrar la brecha entre los modelos computacionales y los resultados reales en pacientes<\/strong>. De acuerdo con el Dr. Svendsen, el uso continuo de datos permitir\u00e1 que la inteligencia artificial refine sus predicciones con el tiempo.<\/p>

\u201cEste enfoque permite que la IA mejore constantemente sus proyecciones<\/strong> a medida que surge nueva evidencia, tendiendo un puente entre la predicci\u00f3n computacional y los resultados reales en los pacientes\u201d, se\u00f1al\u00f3 el Dr. Svendsen.<\/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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CEDARS-SINAI<\/strong><\/p>

https:\/\/www.cedars-sinai.org\/newsroom\/cedars-sinai-will-use-new-award-to-develop-ai-driven-drug-safety-platform\/<\/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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