La respuesta humana a las drogas aprendió a predecir

El desarrollo de fármacos lleva mucho tiempo. Desde encontrar el compuesto adecuado hasta la aprobación de la FDA

 supervisión sanitaria de la calidadAlimentos y Medicamentos) podría llevar más de diez años y costar mil millones de dólares. Un equipo de investigación del Centro de Graduados de la Universidad de la Ciudad de Nueva York ha creado un modelo de inteligencia artificial que reduce el tiempo y el coste del proceso de desarrollo de fármacos.

El modelo se llamó CODE-AE y prueba nuevoscompuestos farmacológicos para predecir cómo afectarán a las personas y su eficacia. Durante las pruebas, los científicos, aunque en teoría, encontraron medicamentos personalizados para más de 9.000 pacientes que tratarían mejor las enfermedades de los sujetos. Los autores del desarrollo esperan que su método acelere significativamente el descubrimiento de fármacos y la medicina de precisión.

Predicción de reacciones precisa y confiableLa respuesta específica del paciente a un nuevo compuesto químico es fundamental para el descubrimiento de terapias seguras y eficaces y la selección de un fármaco existente para un paciente específico. Sin embargo, no es posible realizar pruebas tempranas de la eficacia del fármaco directamente en personas.

Como análogos, los científicos utilizan celulares.o modelos de tela. El objetivo es evaluar el efecto terapéutico de una molécula de fármaco. Pero el efecto del fármaco en el modelo a menudo no se correlaciona con su eficacia y toxicidad en pacientes humanos. Esta brecha de conocimiento es un factor importante en el alto costo y la baja productividad del desarrollo de fármacos.

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