La inteligencia artificial podría ser un nuevo modelo para el descubrimiento de fármacos de precisión

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Escribiendo el 12 de julio de 2021 sobre el problema de Internet de Naturaleza de Comunicaciones, los científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego explican una nueva estrategia que utiliza equipos de detección para buscar objetivos de afecciones y luego anticipa si es más probable que un medicamento obtenga la autorización de la FDA.

Las búsquedas de investigación podrían alterar considerablemente la forma en que los científicos filtran información grande para descubrir información útil con una ventaja considerable para las personas, el sector farmacéutico y los sistemas de salud del país.

“Los laboratorios académicos y las empresas farmacéuticas y de biotecnología tienen acceso a cantidades ilimitadas de 'big data' y mejores herramientas que nunca para analizar dichos datos. Sin embargo, a pesar de estos increíbles avances en tecnología, las tasas de éxito en el descubrimiento de fármacos son más bajas en la actualidad que en la década de 1970 ”, afirmó Pradipta Ghosh, MD, anciana escritora de la investigación y profesora en las divisiones de Medicina y Celular. como Medicina Molecular en la Facultad de Medicina de UC San Diego.

“Esto se debe principalmente a que los medicamentos que funcionan perfectamente en modelos consanguíneos preclínicos, como los ratones de laboratorio, que son genéticamente o de otra manera idénticos entre sí, no se traducen en pacientes en la clínica, donde cada individuo y su enfermedad son únicos. Es esta variabilidad en la clínica la que se cree que es el talón de Aquiles para cualquier programa de descubrimiento de fármacos ".

En la nueva investigación, tanto Ghosh como sus compañeros de trabajo cambiaron la acción inicial y la última en el descubrimiento de fármacos preclínicos con 2 estrategias únicas creadas dentro del Instituto de Medicina de Redes de UC San Diego (iNetMed), que unifica una serie de técnicas de estudio de investigación para crear nuevos remedios para hacer progresar las investigaciones científicas de la vida, así como la innovación, así como para mejorar la salud y el bienestar humanos.

Los científicos utilizaron la versión de la afección para la afección inflamatoria del tracto digestivo (EII), que es una afección autoinmune complicada, diversa y en retroceso identificada por la inflamación del revestimiento celular del tracto digestivo.

Influye en todas las edades y disminuye la calidad de vida de las personas, la EII es una condición de inteligencia de ubicación de máxima prioridad y es un problema difícil de tratar, ya que no actúan 2 personas. , llamado reconocimiento de objetivos, utilizó un método artificial The (AI) creado por What (PreCSN), el brazo computacional de iNetMed. La estrategia de inteligencia artificial de precisión ayuda a diseñar una condición utilizando un mapa de modificaciones sucesivas en la expresión genética al principio y durante el desarrollo de la condición.

El establece este mapeo, además de varios otros diseños existentes, está utilizando la In matemática para reconocer y eliminar todas las pautas esenciales factibles de los patrones de expresión genética, la mayoría de los cuales se olvidan por los enfoques existentes.

"En comparaciones directas, demostramos la superioridad de este enfoque sobre las metodologías existentes para predecir con precisión 'ganadores' y 'perdedores' en ensayos clínicos", las fórmulas subyacentes garantizan que los patrones de expresión genética determinados son 'regulares' a pesar de diversas condiciones cómplices. Ghosh en otras palabras, PreCSN construye un mapa que extrae información que muestra a todas las personas con EII.

La fase “0” reivindicada. La última acción, denominada reconocimiento de objetivos en diseños preclínicos, se llevó a cabo en una prueba médica de centro única en su tipo utilizando un biobanco vivo de organoides producidos a partir de personas con EII en Research Excellence HUMANOID

La Fase “0” de In (CoRE), el brazo traslacional de iNetMed.

“El concepto de ensayo de 'fase 0' se desarrolló porque la mayoría de los fármacos fallan en algún punto entre las fases I y III. Antes de pasar a los pacientes en la clínica, la 'fase 0' prueba la eficacia en los modelos de enfermedades humanas, donde los compuestos ineficaces pueden rechazarse al principio del proceso, ahorrando millones de dólares ”, la estrategia incluye verificar la eficiencia de los medicamentos determinados utilizando la versión de IA en diseños organoides de condición humana: células humanas cultivadas en una atmósfera 3D que imitan las condiciones más allá del cuerpo. Soumita Das esta situación, un intestino-en-un-plato afligido por EII. Ph, afirmó el Departamento de Patología D., co-redactor principal de la investigación, supervisor de las instalaciones de HUMANOID, así como profesor asociado en la Escuela de San Diego de Medicina en UC

Biopsia de esas células

“Hubo dos grandes sorpresas. Primero, vimos que a pesar de estar alejados de las células inmunes en la pared intestinal y los billones de microbios que se encuentran en el revestimiento del intestino, estos organoides de pacientes con EII mostraban las características reveladoras de un intestino permeable con bordes celulares rotos ”. Se realizaron investigaciones a lo largo de los tratamientos de colonoscopia, incluidas las personas con EII. Las biopsias se utilizaron como recurso de las células madre para expandir los organoides.

“En segundo lugar, el fármaco identificado por el modelo de IA no solo reparó las barreras rotas, sino que también las protegió contra el ataque de bacterias patógenas que agregamos al modelo intestinal. Estos hallazgos implican que el fármaco podría funcionar tanto en brotes agudos como en la terapia de mantenimiento para prevenir tales brotes ".

La Fase reclamada "0".

"Nuestro estudio muestra cómo la probabilidad de éxito en los ensayos clínicos de fase III, para cualquier objetivo, se puede determinar con precisión matemática", los científicos encontraron que la estrategia computacional tenía un grado de precisión notablemente alto en varios cómplices de personas con EII, así como a lo largo de con la estrategia Debashis Sahoo, crearon un tratamiento de primera en su clase para recuperar y proteger el obstáculo del tracto digestivo con fugas en la EII.Ph afirmó Pediatrics, Computer Science D., coautor principal de la investigación que también lidera PreCSN como es profesor asociado en las divisiones de la Escuela de San Diego y Medicina en UC San Diego de

"Nuestro enfoque podría proporcionar la potencia predictiva que nos ayudará a comprender cómo progresan las enfermedades, evaluar los beneficios potenciales de un fármaco y elaborar estrategias sobre cómo utilizar una combinación de terapias cuando el tratamiento actual está fallando", Sahoo y UC

El medicamento reclamado. Los escritores ”0” afirmaron que las siguientes acciones consisten en evaluar si el que pasó la prueba de Alzheimer en etapa humana en una receta puede pasar las pruebas de etapa III en la instalación; así como si los mismos enfoques exactos pueden

"Nuestro plan tiene el potencial de romper el status quo y entregar mejores medicamentos para enfermedades crónicas que aún no tienen buenas soluciones terapéuticas", utilizado con varias otras afecciones, que varían desde diversos tipos de células cancerosas y la condición de Ghosh hasta grasas no alcohólicas enfermedad del hígado. (*) reclamado (*).

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