Descubriendo alivio del dolor con IA innovadora

Tiempo de lectura: 2 minutos
Por Maria Sanchez
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Manos robóticas analizando estructuras moleculares para el descubrimiento de fármacos.

MadridEl dolor crónico es un problema para muchas personas y su tratamiento es complicado por la falta de opciones adecuadas, especialmente las que no son opioides. En el Centro de Genomas de la Clínica Cleveland, los investigadores colaboran con IBM para emplear inteligencia artificial con el fin de mejorar la gestión del dolor. Están utilizando métodos de aprendizaje profundo para identificar nuevas biomoléculas y medicamentos existentes que puedan aplicarse de nuevas maneras. Su objetivo es desarrollar tratamientos para el dolor que sean no adictivos y no opioides.

Desarrollar nuevos medicamentos para el manejo del dolor es complicado, ya que estos deben interactuar adecuadamente con las proteínas del cuerpo. La inteligencia artificial puede ayudar al analizar rápidamente información detallada sobre moléculas, acelerando así el descubrimiento de estos fármacos. LISA-CPI es una herramienta de IA diseñada para predecir cómo los compuestos interactuarán con las proteínas, haciendo este proceso más rápido y eficiente. Predice:

  • Si una molécula puede unirse a un receptor específico del dolor.
  • La ubicación exacta en el receptor donde la molécula se unirá.
  • La fuerza de esta unión.
  • Si esta interacción activa o desactiva los efectos de señalización.

LISA-CPI ya ha evaluado numerosos compuestos, incluyendo sustancias generadas por bacterias intestinales y medicamentos aprobados por la FDA, para identificar posibles tratamientos contra el dolor. Esta capacidad de predecir reduce la necesidad de pruebas extensivas, acelerando el proceso desde la investigación hasta los ensayos clínicos.

Esta investigación demuestra cómo la inteligencia artificial puede usarse de nuevas maneras en el descubrimiento de fármacos, alejándose de métodos antiguos. El enfoque del equipo ofrece una alternativa a los opioides y abre nuevas posibilidades para tratar otras afecciones relacionadas con los GPCR, como la enfermedad de Alzheimer. La combinación de técnicas informáticas con la bioquímica en este campo representa un avance hacia una medicina más precisa.

Esta tecnología no solo alivia el dolor, sino que también se puede utilizar para diversas enfermedades. La creación de modelos básicos para el desarrollo de medicamentos facilita rápidamente la comprensión y el tratamiento de problemas de salud complejos. En colaboración con IBM, los investigadores lideran esfuerzos en la reutilización de fármacos existentes y el descubrimiento de nuevos tratamientos, logrando avances significativos en la resolución de desafíos médicos complejos.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1016/j.crmeth.2024.100865

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Yuxin Yang, Yunguang Qiu, Jianying Hu, Michal Rosen-Zvi, Qiang Guan, Feixiong Cheng. A deep learning framework combining molecular image and protein structural representations identifies candidate drugs for pain. Cell Reports Methods, 2024; 100865 DOI: 10.1016/j.crmeth.2024.100865
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