Foto: Gustavo Torres (NotiPress)
Un equipo de investigadores de la Clínica Cleveland, en colaboración con IBM, está utilizando inteligencia artificial (IA) para abordar uno de los mayores desafíos en el tratamiento del dolor crónico: encontrar alternativas no adictivas a los opioides. El equipo, dirigido por Feixiong Cheng, PhD, desarrolló un algoritmo basado en aprendizaje profundo que identifica metabolitos intestinales y medicamentos aprobados por la FDA con potencial para ser reutilizados como analgésicos no opioides. Esta investigación promete revolucionar el tratamiento del dolor, ofreciendo soluciones seguras y eficaces sin los riesgos de dependencia que presentan los opioides.
Según un estudio publicado en Cell Press, el marco de IA conocido como LISA-CPI (Ligand Image- and receptor's three-dimensional Structures-Aware framework to predict Compound-Protein Interactions) fue capaz de identificar múltiples compuestos que interactúan con receptores del dolor, específicamente una clase de proteínas llamadas receptores acoplados a la proteína G (GPCR), que son esenciales para la transmisión del dolor. Estos hallazgos representan un paso adelante en la búsqueda de soluciones efectivas para el dolor crónico, una condición que afecta a uno de cada cinco estadounidenses.
Yunguang Qiu, PhD, coautor del estudio, explicó que los métodos tradicionales de descubrimiento de fármacos suelen ser costosos y lentos. Esto debido a que implican diseñar moléculas desde cero y probar cómo interactúan con las proteínas del cuerpo. Sin embargo, la reutilización de medicamentos ya aprobados por la FDA para nuevos fines terapéuticos puede acelerar considerablemente el proceso.
La IA nos permite predecir cómo ciertos medicamentos pueden influir en los receptores del dolor, reduciendo el tiempo y los costos asociados con las pruebas experimentales", afirmó Qiu.
El algoritmo LISA-CPI fue diseñado para analizar la estructura tridimensional de los receptores del dolor y predecir cómo interactuarían con los compuestos investigados. En este estudio, el equipo evaluó 369 metabolitos derivados del microbioma intestinal y 2,308 medicamentos aprobados por la FDA. Esto permitió identificar varios compuestos con propiedades analgésicas. Estos compuestos están siendo sometidos a estudios adicionales en laboratorio para validar su eficacia en el manejo del dolor.
Yuxin Yang, PhD, científico computacional y coautor del estudio, destacó el impacto de la colaboración con IBM en el desarrollo de esta tecnología. "Nuestros colaboradores de IBM nos proporcionaron conocimientos valiosos que mejoraron las técnicas computacionales empleadas en la investigación. Esta asociación no solo aceleró el proceso, sino que también abrió nuevas posibilidades para la reutilización de fármacos en otras áreas de la medicina", señaló Yang.
El uso de la IA en el descubrimiento de fármacos no solo se limita al tratamiento del dolor. Según el Dr. Cheng, la tecnología desarrollada podría aplicarse a otros trastornos complejos, como la enfermedad de Alzheimer. "Creemos que estos modelos básicos ofrecerán herramientas poderosas para desarrollar rápidamente terapias innovadoras para problemas de salud complejos", afirmó el investigador. La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos estructurales y químicos ha demostrado ser esencial para optimizar el desarrollo de medicamentos, permitiendo identificar candidatos prometedores para nuevas aplicaciones terapéuticas.
Los especialistas esperan que los avances logrados con esta tecnología ayuden a mitigar la crisis de opioides que afecta a gran parte de la población, brindando alternativas seguras y no adictivas para quienes sufren de dolor crónico. Aunque aún se necesitan más estudios para validar los compuestos identificados por la IA, los investigadores están optimistas sobre el potencial de estas herramientas para transformar la medicina del dolor.
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