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La pandemia es una buena oportunidad para introducir algoritmos avanzados de IA combinados con la medicina en red para la reutilización de fármacos

Los pioneros de la inteligencia artificial (IA) de la década de 1950 previeron la construcción de máquinas que pudieran sentir, razonar y pensar como personas, una prueba de concepto conocida como IA general. El rápido crecimiento de la potencia informática y el almacenamiento de memoria, una riqueza de datos sin precedentes y el desarrollo de algoritmos avanzados han dado lugar a avances sustanciales en la IA.

Las aplicaciones de IA cubren diversos campos, como la visión por computadora, el reconocimiento de voz, la comprensión del lenguaje natural y el análisis de datos de patología digital. Del mismo modo, la IA ha revolucionado el descubrimiento de fármacos al extraer patrones ocultos y evidencia de datos biomédicos. Las empresas farmacéuticas y las nuevas empresas han utilizado la inteligencia artificial para el descubrimiento y el desarrollo de fármacos. Por ejemplo, la plataforma Watson Health de IBM busca medicamentos a partir de grandes cantidades de datos textuales, incluidos datos de laboratorio, informes clínicos y publicaciones científicas.

Fondos eficientes

Debido a que la seguridad de estos productos ya se ha probado en ensayos clínicos para otras aplicaciones, la reutilización de medicamentos conocidos puede llevarlos a los pacientes mucho más rápido y con menos costo que el desarrollo de nuevos medicamentos

Un estudio estimó que las compañías farmacéuticas gastaron $ 2,6 mil millones en 2015, frente a los $ 802 millones en 2003, para el desarrollo de una nueva entidad química aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA). El costo creciente del desarrollo de fármacos se debe al gran volumen de compuestos a probar en etapas preclínicas y a la alta proporción de ensayos controlados aleatorios (ECA) que no encuentran beneficios clínicos o con problemas de toxicidad. Dadas las altas tasas de deserción, los costos sustanciales y el bajo ritmo de descubrimiento de medicamentos nuevos, la explotación de medicamentos conocidos puede ayudar a mejorar su eficacia y minimizar los efectos secundarios en los ensayos clínicos. Como dijo el farmacólogo Sir James Black, ganador del Premio Nobel: “La base más fructífera para el descubrimiento de un nuevo fármaco es comenzar con un fármaco antiguo”.

La reutilización de medicamentos, también denominada reposicionamiento, modificación de perfiles o reasignación de tareas, es una estrategia para identificar nuevas indicaciones para otros aprobados o en investigación (incluidos los que han fallado clínicamente) que no han sido aprobados. Debido a que la seguridad de estos productos ya se ha probado en ensayos clínicos para otras aplicaciones, la reutilización de medicamentos conocidos puede llevarlos a los pacientes mucho más rápido y con menos costo que el desarrollo de nuevos medicamentos. Durante décadas, las instituciones académicas y los patrocinadores de la ciencia han defendido la idea de que la detección de bibliotecas de medicamentos existentes con varias pruebas podría descubrir nuevas aplicaciones, y han realizado observaciones que han llevado a medicamentos diseñados para una enfermedad y su uso en otra. Ejemplos bien conocidos incluyen citrato de sildenafil para la disfunción eréctil, talidomida para el mieloma múltiple y remdesivir para el tratamiento de COVID-19. De hecho, el creciente número de medicamentos reposicionados llevó a la idea de que un examen sistemático de todos los medicamentos conocidos podría descubrir dianas compatibles adicionales.

La estrategia de reutilización de medicamentos es una solución poderosa para las enfermedades emergentes, como COVID-19. Sin embargo, sin el conocimiento previo de la red completa de fármacos objetivo, el desarrollo de enfoques prometedores y asequibles para el tratamiento eficaz de enfermedades complejas es un desafío. Dado que las dianas farmacológicas no operan de forma aislada del complejo sistema de proteínas que comprenden la maquinaria molecular de las células con las que se asocian, cada interacción fármaco-diana debe examinarse en un contexto integrador.

El conocimiento de la interacción entre los objetivos de los fármacos y las enfermedades humanas puede proporcionar pistas para una posible reutilización de fármacos porque los fármacos que se dirigen a una enfermedad pueden dirigirse a otra a través de una red de interacción funcional proteína-proteína compartida. Por ejemplo, el SARS-CoV-2 requiere factores celulares del huésped (como la enzima convertidora de angiotensina I 2 [ACE2], serina proteasa transmembrana 2 [TMPRSS2] y furina) para una replicación exitosa durante la infección.

El direccionamiento sistemático de las interacciones de la proteína viral y la proteína del huésped (el interactoma SARS-CoV-2) ofrece una estrategia novedosa para la reutilización eficaz de fármacos para COVID-19. Se construyó un interactoma del huésped-virus del SARS-CoV-2 que contiene 332 interacciones proteína-proteína de alta confianza entre 26 proteínas virales y proteínas humanas mediante espectrometría de masas de purificación por afinidad. Se priorizaron 69 candidatos a fármacos que pueden dirigirse a las proteínas del huésped en el interactoma del huésped SARS-CoV-2. Los ensayos experimentales validaron las actividades antivirales de dos conjuntos de agentes: inhibidores de la traducción de ARNm (es decir, zotatifina) y reguladores del receptor sigma-1 y sigma-2 (es decir, haloperidol).

IA en el mundo real

Dada la naturaleza altamente compleja y regulada del desarrollo de fármacos, se necesita una visión a largo plazo al desarrollar aplicaciones de IA en la reutilización de fármacos que podría aumentar la eficiencia y la eficacia en los diversos procesos involucrados, y reducir las barreras entre los numerosos componentes de investigación en el ecosistema para crear nuevas opciones de terapia. Tecnologías de IA, como redes neuronales visibles, incorporar el funcionamiento interno del modelo de IA en sistemas reales de ciencias biomédicas (humanos y animales). Por ejemplo, los enfoques de aprendizaje automático visibles pueden guiar las estructuras modelo de heterogeneidad de datos en las ciencias de la vida y traducir los datos de los pacientes en terapias exitosas. Los sistemas biológicos son complejos y jerárquicos, compuestos de múltiples niveles como secuencias, complejos de proteínas, células, tejidos, órganos y organismos.

El descubrimiento de fármacos es un proceso complicado que implica interacciones multinivel entre compuestos químicos y sistemas biológicos. Por lo tanto, una forma potencial de construir un modelo de descubrimiento de fármacos eficaz e interpretable es enriquecer el modelo de red neuronal visible de inspiración biológica con entidades relacionadas con drogas como compuestos químicos y enfermedades. El conocimiento biomédico sobre cómo las diferentes entidades interactúan entre sí en diferentes niveles se puede aprovechar para guiar el diseño de los módulos informáticos correspondientes. En comparación con los modelos de aprendizaje profundo actuales que intentan modelar todo el sistema con un modelo complejo a la vez, este esquema de divide y vencerás modela los diferentes componentes del sistema complejo y cómo estos componentes interactúan entre sí de una manera explícita y transparente. Los parámetros del modelo se pueden optimizar de un extremo a otro como en otros modelos de aprendizaje profundo.

La selección de medicamentos entre los muchos aprobados, al tiempo que evita búsquedas que requieren mucho tiempo, puede presentar incertidumbre. Hasta la fecha, la capacidad potencial de la IA para identificar nuevas terapias candidatas que pueden estar disponibles para ensayos clínicos rápidamente y, si se aprueban, se fusionan con la atención médica es incomparable, lo que convierte a la IA en una pieza central de las tecnologías avanzadas. Debido a esto, la IA es un método prometedor para acelerar la reutilización de medicamentos para enfermedades humanas, especialmente enfermedades emergentes, como COVID-19. Con la disponibilidad de big data, incluidos datos biológicos, clínicos y abiertos (publicaciones científicas y repositorios de datos), las nuevas técnicas de inteligencia artificial capaces de aprovechar estos grandes conjuntos de datos biomédicos tienen una gran demanda.

Científicos farmacéuticos, informáticos, estadísticos, y los médicos participan cada vez más en el desarrollo y la adopción de tecnologías basadas en la inteligencia artificial para el rápido desarrollo de terapias. Los enfoques de IA, junto con big data, tienen el potencial de mejorar sustancialmente la eficiencia y la eficacia de la reutilización de fármacos y ayudar a la toma de decisiones médicas de los beneficios terapéuticos con evidencia del mundo real para varias enfermedades humanas complejas, como COVID-19 y enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, persisten desafíos en el desarrollo de estas herramientas de inteligencia artificial, como la heterogeneidad y baja calidad de los datos, y el intercambio de información insuficiente por parte de las empresas farmacéuticas, así como la seguridad y la interpretabilidad de los modelos.

|Fuente: www.infobae.com.ar

Según los Centros de Control de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC), por sus siglas en inglés), los anticuerpos son proteínas que ayudan a combatir infecciones y pueden proteger a una persona para que no vuelva a tener la misma enfermedad (inmunidad). Y son diferentes según cada enfermedad. Por ejemplo, los anticuerpos contra el sarampión lo protegen de esa enfermedad si vuelve a estar expuesto a ella, pero no lo protegen de las paperas si está expuesto a paperas.

En este año dominado por la pandemia del nuevo coronavirus que genera la enfermedad COVID-19, los científicos descubrieron que los anticuerpos IgA, que abundan en mucosas infectadas como las de la faringe, son los primeros que aparecen cuando una persona la contrae y los que mejor neutralizan el coronavirus.

Eso se descubrió en dos investigaciones presentadas esta semana en la revista Science Translational Medicine. En una de las investigaciones, médicos del hospital Pitié-Salpêtrière de París han evaluado la respuesta inmunitaria en la sangre, la saliva y el fluido de los pulmones en 159 pacientes con COVID-19 y observaron que las células que producen anticuerpos en la sangre aumentan rápidamente en los primeros nueve días después del inicio de síntomas, llegan a su nivel máximo entre los días 10 y 15 y después empiezan a decaer. En contra de lo que esperaban, las células plasmáticas que aumentan primero son las que producen anticuerpos del tipo IgA, y no del tipo IgM.

El descubrimiento, señalan los autores de ambos trabajos, puede ayudar a mejorar en el futuro las vacunas contra la COVID-19. “Estos resultados sugieren que hacer tests de IgA puede mejorar el diagnóstico precoz de la COVID-19”, escriben los investigadores del hospital Pitié-Salpêtrière en Science Translational Medicine.

Se sabe que la mayoría de los tests serológicos para COVID-19 detectan los IgM (ya que en general son los primeros en reaccionar cuando el sistema inmunitario detecta una infección vírica) y también los IgG (que son los más abundantes), pero no los IgA. El estudio demostró también que los anticuerpos IgA neutralizan el virus SARS-CoV-2 de manera más eficiente que los IgM y los IgG, ya que bloquean mejor la proteína S del virus que se une a las células humanas para infectarlas.

“Nuestros hallazgos sugieren que la inmunidad mediada por IgA puede ser un mecanismo de defensa determinante contra el SARS-CoV-2 que puede reducir la infectividad de las secreciones humanas y por lo tanto la transmisión del virus. Este descubrimiento también puede guiar el desarrollo de vacunas que induzcan respuestas específicas de los IgA”, agregaron los científicos.

Otro estudio con el mismo resultado

Otro equipo de investigación de la Universidad Rockefeller de Nueva York llegó a la misma conclusión luego de analizar los anticuerpos IgA en 149 personas que superaron la COVID-19. “El objetivo de este estudio era investigar la respuesta de los anticuerpos IgA al SARS-CoV-2 [porque] la contribución precisa de los IgA no se ha descrito hasta la fecha”, escriben los investigadores, dirigidos por Michel Nussenzweig, un referente mundial en inmunología y uno de los líderes en el estudio de la respuesta inmunitaria contra COVID-19.

En el experimento más importante de la investigación, los IgA han mostrado una capacidad de neutralizar el coronavirus entre 5 y 10 veces superior a la de los IgG. Esta gran capacidad neutralizante se ha observado cuando los IgA adoptan formas de dímero (una estructura con dos piezas, que es la predomina en las mucosas de la boca y la faringe) pero no cuando tienen forma de monómero (una estructura de una sola pieza).

Los expertos de la Universidad Rockefeller ya clasificaron a los IgA como una primera línea de defensa contra los virus que infectan mucosas, como el del COVID-19 y los de la gripe y resaltaron que una vacuna administrada por vía nasal y diseñada para estimular estos anticuerpos podría ofrecer una protección eficaz contra las infecciones respiratorias. En el caso de la gripe, los anticuerpos IgA han demostrado ser más efectivos para prevenir infecciones que los IgA tanto en ratones como en personas. Una vacuna experimental contra COVID-19 administrada por vía nasal ha estimulado la producción de anticuerpos neutralizantes y células inmunitarias que han prevenido la infección en ratones, según una investigación de la Universidad Washington en San Luis (EEUU) presentada en octubre en la revista Cell.

La prueba de anticuerpos se realiza con una muestra pequeña de sangre (Reuters/ Carl Recine)

Test de anticuerpos

Las autoridades sanitarias de Estados Unidos homologaron el test del laboratorio Roche que permite medir el nivel de anticuerpos de las personas expuestas al COVID-19, anunció el grupo suizo hace dos semanas. Este test serológico, llamado Elecsys Anti-SARS-CoV-2, fue homologado dentro de una autorización de emergencia de la agencia estadounidense de los medicamentos, la FDA, afirmó Roche en un comunicado. El test, que se realiza gracias a una muestra de sangre, ya se practica desde septiembre en países que aceptan el marcado de conformidad europea CE.

La prueba mide los anticuerpos contra la proteína de la espícula (proteína S), que rodea la membrana que recubre el coronavirus SARS-CoV-2, y que es una especie de llave que permite al virus penetrar en las células humanas.

Varias vacunas en estudio investigan si se puede estimular una respuesta de los anticuerpos contra esta proteína, recuerda el grupo suizo, que recalca que su test se usa para medir la respuesta inmunitaria de los pacientes y seguir su evolución. También puede usarse para los donantes de plasma, otra pista estudiada para producir un tratamiento contra el nuevo coronavirus.

|Fuente: www.infobae.com.ar