Los autores del nuevo trabajo utilizaron el aprendizaje automático para predecir mejor los efectos secundarios.
Recopilaron datos de informes de no deseadoseventos publicados por la Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos (FAERS). Hay más de 15 millones de registros en las bases de datos. Además, los autores agruparon eventos que a menudo ocurren simultáneamente para simplificar el análisis y fortalecer la relación entre el fármaco y su perfil de efectos secundarios.
Luego, los investigadores entrenaron una red neuronal queimita la forma en que el cerebro humano hace asociaciones entre datos para poder identificar patrones comunes entre las drogas y sus efectos secundarios.
Para probar su modelo, los investigadorescargó datos con combinaciones obviamente indeseables para ver cómo reaccionaría la red neuronal ante ellos. Los resultados mostraron que el modelo podía reconocer estos nuevos patrones y leer fácilmente los efectos secundarios de la terapia combinada.
Pudimos identificar individuosefectos terapéuticos mediante cálculos algebraicos simples. Debido a que el algoritmo está entrenado para reconocer patrones globales, puede capturar con precisión los efectos secundarios de la terapia combinada.
Bart Westerman, PhD, autor principal del estudio y profesor asociado del Centro Oncológico de Amsterdam
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