Algoritmos para acelerar la investigación de fármacos
El software SirFinder permite desarrollar fármacos que silencian genes asociados a ciertas enfermedades
La medicina es uno de los sectores que demuestra de forma más obvia cómo la inteligencia artificial puede mejorar la vida de las personas. Ayuda a recopilar información y analizarla, a encontrar patrones y personalizar los tratamientos y contribuye a que esté aumentando el número de pacientes que superan ciertas enfermedades. La tasa de curación del cáncer es más elevada. El índice de supervivencia de un traumatismo craneal es mayor. Hay multitud de proyectos que demuestran cómo la IA está cambiando la forma de diseñar y administrar tratamientos. Con la cofinanciación del CDTI, el Grupo AIA y Sylentis han desarrollado SirFinder, un software basado en machine learning que tiene como objetivo ayudar a reducir la producción de proteínas anómalas o proteínas normales producidas en exceso, lo que puede derivar en problemas de salud.
Así es como funciona: el ADN que vive en todas nuestras células manda mensajes constantes con nuestra información genética. Otra cadena de moléculas, el ARN, se encarga de transmitir esa información más allá del núcleo de las células y cumple una función fundamental para sintetizar proteínas. Pero a veces esos mensajes son erróneos o están mal copiados: ahí es donde entra en juego el ARN de interferencia, un mecanismo que se encarga de regular la expresión de los genes, y cuyo descubrimiento recibió el premio Nobel en 2006. “La forma de trabajar de nuestro equipo de data scientists es profundizar en el conocimiento de la disciplina a la que van a aplicar sus algoritmos, trabajando conjuntamente con los expertos, en este caso los bioquímicos de Sylentis, para así poder extraer las máximas capacidades de la Inteligencia Artificial en su uso en los casos específicos del cliente”, asegura Carlos López Ullod, CEO de Grupo AIA.
La herramienta SirFinder utiliza la inteligencia artificial para buscar códigos de ARN de interferencia y ya ha sido implantada con éxito en Sylentis, del grupo PharmaMar. Su objetivo es potenciar el desarrollo de fármacos que interactúan con este ARN. Esta herramienta, a través de diferentes algoritmos, permite generar miles de compuestos específicos para tratar una enfermedad. Su objetivo es silenciar genes que son responsables de producir proteínas asociadas a determinadas enfermedades.
En una primera fase del proyecto, los algoritmos se ejecutan para seleccionar las moléculas más adecuadas teniendo en cuenta las propiedades termodinámicas, las posibles respuestas inmunes del organismo, la afectación que pudieran tener sobre los genes y posibles variaciones o mutaciones del gen diana. “De esta manera podremos saber, de todas las moléculas del ARN de interferencia, cuáles son las más eficaces para actuar contra una patología determinada”, explican desde Sylentis.
Así, la inteligencia artificial permite reducir y seleccionar el número de moléculas para su posterior investigación y desarrollo. Esto permite una reducción de hasta la mitad del tiempo, lo que posibilita generar fármacos innovadores más rápidamente (y con menos coste para la farmacéutica). Entre los principales beneficios que aporta SirFinder se encuentran que mantiene la confidencialidad de las dianas y el flujo de información durante todo el procedimiento, gracias a que sus algoritmos recogen, limpian y reinterpretan los datos generados por Sylentis. La siguiente fase del proyecto, que desarrollarán Grupo AIA y Sylentis, consiste en dotar al software de un sistema de autoaprendizaje que permita adaptarlo al tipo de tejido que va dirigido.
“Las patologías que podemos abordar son muy amplias, pero una condición imprescindible que deben cumplir es que sean consecuencia de un gen afectado por una mutación que da lugar a una proteína no funcional o de un gen que se expresa más de lo normal”, explica Tamara Martínez, responsable del departamento de biología molecular de Sylentis. Actuando sobre el ARN de interferencia reducimos los niveles del ARN que está originando el problema hasta niveles en los que conseguimos corregirlo”.
Por ahora, esta tecnología está siendo útil para el tratamiento del síndrome del ojo seco, que se produce por un exceso o alteración de algunas proteínas y está causado por una falta crónica de lubricación y humectación sobre la superficie del ojo. Este síndrome produce irritación leve pero constante y puede llevar a una inflamación significativa e incluso la aparición de cicatrices en la superficie del ojo. En este caso, la tecnología de Sylentis interviene reduciendo y regulando los niveles de proteínas alteradas que provocan estos síntomas. La forma de administración es sencilla: bastan unas gotas.
- Una relación de décadas
En realidad, la inteligencia artificial y la medicina están conectadas desde los años 50. En ese momento, la IA ya se estaba desarrollando en los sistemas informáticos pero la medicina no estaba digitalizada. Ahora, en este mundo cada vez más digital —también en los hospitales y centros médicos—, estas dos disciplinas se han encontrado. Y parece haber llegado en el momento más oportuno. Cada vez hay se generan más datos médicos que necesitan ser gestionados a más velocidad. “Para extraer conocimiento útil de toda esa información, que sirva de ayuda a los facultativos, a la industria y, finalmente, a los pacientes, la IA es el elemento clave” afirma Carlos López.
Aún así, los expertos están de acuerdo en que esta tecnología no sustituye el trabajo humano, sino que ayuda y apoya en su labor, reduciendo los tiempos y ayudando a encontrar nuevos patrones. Básicamente, la inteligencia artificial aplicada a la medicina ayuda a acceder a la información y a manejar de forma más eficiente la gran cantidad de datos que manejan los profesionales de la medicina. También sirve como soporte a las decisiones médicas pero no sustituye a los doctores. Su capacidad para detectar patrones puede ayudar a saber qué diagnóstico es el más acertado teniendo en cuenta los síntomas del paciente y qué recomendaciones serían las más adecuadas.
