La controversial compañía y red social de Mark Zuckerberg presentó un modelo de inteligencia artificial (IA) que predice qué combinación de medicamentos es más adecuada para tratar enfermedades complejas, como el covid o el cáncer.

El modelo computacional tiene como nombre Compositional Pertubation Autoencoder, que se traduce al español como ‘autocodificador de perturbación composicional’, y ha sido desarrollado en colaboración con el instituto alemán Helmholtz Zentrum München. La herramienta tiene código abierto y estará disponible para todo el mundo en la comunidad de desarrolladores GitHub.

El método estaría en combinar y reutilizar fármacos ya existentes que han demostrado ser eficaces para tratar ciertas enfermedades. “Al proporcionar a los laboratorios farmacéuticos herramientas de IA, esperamos ayudar a acelerar drásticamente el proceso de identificación de combinaciones óptimas de medicamentos y otras intervenciones que, en última instancia, podrían conducir a mejores tratamientos para enfermedades complejas como el cáncer y nuevas enfermedades como la COVID-19”, afirma el informe de los investigadores de Facebook.

Su argumento está, por ejemplo, refiriéndose a los tumores malignos, ya que estos son complejos y a menudo requieren una combinación de medicamentos, o “cócteles de medicamentos”, para formular un ataque concertado a múltiples tipos de células. “Los cócteles de drogas no solo pueden ayudar a evitar la resistencia a los medicamentos, sino también minimizar los efectos secundarios dañinos”, explican.

Los farmacéuticos podrían usar la aplicación de Facebook para que se haga este trabajo por ellos. La herramienta podría predecir con éxito la combinación de los fármacos más eficiente, su tiempo de aplicación y la dosis precisa para personalizar el tratamiento a los pacientes. Además, sería capaz de sugerir otro tipo de tratamientos, como la eliminación o supresión de genes.

Para llevar a cabo esta inteligencia artificial, han indagado en la enorme base de datos disponible y en la secuenciación de células de ARN individuales. El algoritmo es capaz de clasificar por sí solo la información genética de cada célula, atendiendo a determinados atributos, como los efectos que tienen en ellas ciertas medicinas, su dosis o combinación. A partir de aquello, el modelo va “mezclando” los datos para predecir cuál de esas combinaciones arroja un resultado óptimo. (I)