MADRID, 6 Feb. (EUROPA PRESS) -
Después de analizar 4.000 medicamentos existentes, una herramienta de inteligencia artificial ha logrado a descubrir uno que salvó la vida de un paciente con enfermedad de Castleman multicéntrica idiopática (iMCD). Esta investigación de la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos) abre la posibilidad de que la inteligencia artificial ayude a encontrar medicamentos que salven vidas para enfermedades raras.
Tal y como se describe en nuevo artículo publicado en 'New England Journal of Medicine', el grupo dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos) utilizó una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático para determinar que adalimumab (un anticuerpo monoclonal aprobado por la Agencia Nortemericana del Medicamento (FDA, por sus siglas en inglés) para tratar afecciones que van desde la artritis hasta la enfermedad de Crohn) era el nuevo tratamiento "principalmente previsto" que probablemente funcionaría para la iMCD.
Esta enfermedad rara tiene una tasa de supervivencia especialmente baja y pocas opciones de tratamiento. El paciente podría ser el primero de muchos a quienes un sistema de predicción de IA les salve la vida, lo que podría aplicarse potencialmente a otras enfermedades raras.
En paralelo, los experimentos realizados por el equipo de estudio también descubrieron que la proteína específica que inhibe el adalimumab, llamada factor de necrosis tumoral (TNF), desempeñaba potencialmente un papel clave en la iMCD. Detectaron niveles elevados de señalización de TNF en pacientes con las formas más graves de iMCD. Análisis posteriores mostraron que las células inmunes de los pacientes con iMCD producen más TNF cuando se activan que los individuos sanos.
Al tomar en cuenta estos hallazgos, el autor principal del estudio, el doctor David Fajgenbaum , profesor asociado de Medicina Traslacional y Genética Humana, y el médico del paciente del estudio, el doctor Luke Chen, hematólogo del Hospital General de Vancouver en Vancouver, BC, decidieron probar este inhibidor de TNF por primera vez en un paciente con iMCD.
"El paciente de este estudio estaba ingresando en un centro de cuidados paliativos, pero ahora lleva casi dos años en remisión", destaca Fajgenbaum. "Esto es notable no solo para este paciente y el iMCD, sino por las implicaciones que tiene para el uso del aprendizaje automático para encontrar tratamientos para aún más afecciones".
El proceso de utilizar un medicamento existente para un fin distinto al previsto inicialmente se denomina reutilización de medicamentos. Muchas enfermedades pueden parecer muy diferentes (en cuanto a síntomas, pronóstico o incluso causa), pero podrían compartir algunos vínculos subyacentes en el organismo (como mutaciones genéticas comunes o desencadenantes moleculares) y, por lo tanto, pueden tratarse con el mismo medicamento.
Si bien la enfermedad de Castleman es relativamente rara (se diagnostican alrededor de 5.000 casos cada año en los EEUU), los hallazgos de este estudio podrían salvar las vidas de muchas más personas. De esta forma, el estudio destaca la importancia y el poder de combinar una variedad de enfoques científicos, en lugar de utilizar únicamente inteligencia artificial, trabajo de laboratorio o métodos de investigación clínica.