El Instituto Politécnico Nacional (IPN) ha implementado técnicas de Inteligencia Artificial para la investigación de nuevos tratamientos que puedan combatir la artritis reumatoide, una enfermedad autoinmune que afecta gravemente la calidad de vida de quienes la padecen. El investigador Edgar Eduardo Lara Ramírez, del Laboratorio de Biotecnología Farmacéutica del Centro de Biotecnología Genómica, destaca que esta tecnología permite seleccionar entre un vasto número de moléculas las más efectivas para tratar esta afección.
La utilización de diferentes algoritmos posibilita realizar simulaciones detalladas con las moléculas candidatas, lo que resulta en una reducción significativa tanto en los costos como en el tiempo necesario para llevar a cabo investigaciones. Según Lara Ramírez, los avances logrados en el último año habrían requerido al menos una década sin el apoyo de la IA.
Nuevas perspectivas en el tratamiento de la artritis reumatoide
Con base en su experiencia clínica, el investigador considera que la IA es una herramienta eficaz para identificar tratamientos que minimicen los efectos secundarios, mejorando así la calidad de vida de los pacientes. Actualmente, los síntomas se manejan con antiinflamatorios no esteroideos (AINEs) y esteroides, que pueden tener efectos adversos. Además, algunos tratamientos biológicos limitan la respuesta inmune, aumentando el riesgo de infecciones.
Lara Ramírez explica que aplicaciones como el machine learning permiten elegir entre una amplia gama de opciones moléculas ya aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), reutilizándolas para frenar la artritis reumatoide. Con esta información, se pueden realizar predicciones sobre cómo interactúan estas moléculas con proteínas específicas involucradas en la enfermedad.
Resultados prometedores en la investigación
Un ejemplo clave es la proteína peptidilarginina deiminasa 4 (PAD4), cuya producción anormal está asociada a la patogénesis de esta enfermedad. En las primeras etapas del estudio, utilizando IA, se analizaron 16 mil moléculas candidatas y se identificaron dos que inhiben PAD4: una utilizada como antipalúdico y otra en fase clínica con propiedades anticancerígenas.
A través de simulaciones computacionales, se comprobó que ambas son candidatas ideales para inhibir esta proteína. El investigador confía en que estos avances sentarán las bases para desarrollar tratamientos efectivos que no solo alivien los síntomas, sino que también detengan permanentemente el daño causado por esta enfermedad autoinmune.
Para más información visita www.ipn.mx.
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