A resposta humana às drogas aprendeu a prever

O desenvolvimento de medicamentos leva muito tempo. Desde encontrar o composto certo até a aprovação do FDA

supervisão sanitária de qualidadeAlimentos e Medicamentos) poderá levar mais de dez anos e custar mil milhões de dólares. Uma equipe de pesquisa do Centro de Pós-Graduação da City University of New York criou um modelo de inteligência artificial que reduz o tempo e o custo do processo de desenvolvimento de medicamentos.

O modelo foi denominado CODE-AE e testa novascompostos de medicamentos para prever como eles afetarão as pessoas e sua eficácia. Durante os testes, os cientistas, ainda que teoricamente, encontraram medicamentos personalizados para mais de 9 mil pacientes que tratariam melhor as doenças dos sujeitos. Os autores do desenvolvimento esperam que seu método acelere significativamente a descoberta de medicamentos e medicina de precisão.

Previsão de reação precisa e confiávelUma resposta específica do paciente a um novo composto químico é crítica para a descoberta de uma terapêutica segura e eficaz e para a seleção de um medicamento existente para um paciente específico. No entanto, não é possível testar precocemente a eficácia do medicamento diretamente nas pessoas.

Como análogos, os cientistas usam celularou modelos de tecido. O objetivo é avaliar o efeito terapêutico de uma molécula de medicamento. Mas o efeito da droga no modelo muitas vezes não se correlaciona com a eficácia e a toxicidade da droga em pacientes humanos. Esta lacuna de conhecimento é um fator importante no alto custo e na baixa produtividade do desenvolvimento de medicamentos.

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