El equipo de Inteligencia Artificial (AI) de Facebook y el Centro Helmholtz Múnich presentaron un nuevo método para descubrir nuevas combinaciones eficaces de medicamentos.
Encontrar una combinación eficaz de fármacos existentes en la dosis adecuada es extremadamente difícil, porque las posibilidades son casi infinitas.
Este primer modelo único de IA, denominado Autoencodificador de Perturbación Composicional (CPA por sus siglas en ingles), predice los efectos de las combinaciones. También toma en cuenta las dosis, los tiempos e incluso otros tipos de intervenciones, como la eliminación o supresión de genes.
Hasta ahora, los métodos computacionales para explorar nuevas combinaciones se han limitado a las interacciones de los fármacos incluidos en el conjunto de datos de entrenamiento y se rompen cuando se manejan cambios de nivel molecular de alta dimensión, como diferentes dosis y tiempos. Por su parte, CPA utiliza una novedosa técnica de autosupervisión para observar las células tratadas con diferentes de combinaciones de fármacos y predice el efecto de combinaciones no vistas.
Facebook y el Centro Helmholtz Múnich ponen a disposición de los investigadores farmacéuticos este modelo para ayudar en su proceso de diseño experimental. Además reduce los miles de millones de opciones para realizar experimentos en el laboratorio.
Con esta alianza se espera que CPA abra «el camino a oportunidades totalmente nuevas en el desarrollo de tratamientos farmacológicos». Incluso ir mas allá de la investigación y lograr que los tratamientos sean mucho más personalizados y se adapten a las respuestas celulares individuales.
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