La risposta umana ai farmaci ha imparato a prevedere

Lo sviluppo dei farmaci richiede molto tempo. Dalla ricerca del composto giusto all'approvazione della FDA

 controllo sanitario di qualitàFood and Drugs) potrebbe richiedere più di dieci anni e costare un miliardo di dollari. Un gruppo di ricerca del Graduate Center della City University di New York ha creato un modello di intelligenza artificiale che riduce i tempi e i costi del processo di sviluppo dei farmaci.

Il modello si chiamava CODE-AE e testa nuovocomposti farmaceutici per prevedere come influenzeranno le persone e la loro efficacia. Durante i test gli scienziati, seppur teoricamente, hanno trovato farmaci personalizzati per più di 9.000 pazienti che avrebbero curato meglio le malattie dei soggetti. Gli autori dello sviluppo sperano che il loro metodo acceleri notevolmente la scoperta di farmaci e della medicina di precisione.

Previsione della reazione accurata e affidabileUna risposta specifica del paziente a un nuovo composto chimico è fondamentale per la scoperta di terapie sicure ed efficaci e per la selezione di un farmaco esistente per un paziente specifico. Tuttavia, non è possibile testare tempestivamente l’efficacia del farmaco direttamente sulle persone.

Come analoghi, gli scienziati usano il cellulareo modelli in tessuto. L’obiettivo è valutare l’effetto terapeutico di una molecola di farmaco. Ma l’effetto del farmaco nel modello spesso non è correlato all’efficacia e alla tossicità del farmaco nei pazienti umani. Questo divario di conoscenze è un fattore importante nei costi elevati e nella bassa produttività dello sviluppo dei farmaci.

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