Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha hecho un avance significativo en el campo de la medicina gracias a la inteligencia artificial. Han desarrollado un innovador método para el reposicionamiento de fármacos, conocido como “XG4REPO” (Graph for Repurposing and Explanation). Este nuevo algoritmo no solo permite identificar nuevos usos para medicamentos ya aprobados, sino que además ofrece explicaciones sobre por qué se sugiere un tratamiento específico para una enfermedad particular.

Lo fascinante de XG4REPO es su capacidad para presentar resultados comprensibles para los médicos, que pueden evaluar los mecanismos biológicos implicados en las predicciones. Esto facilita la validación de estas proyecciones, mejorando la robustez de los tratamientos propuestos.

El proceso tradicional de creación de medicamentos es conocido por su lentitud y alto costo, requiriendo extensas pruebas de seguridad. En este contexto, el reposicionamiento de fármacos surge como una alternativa ventajosa, al permitir el uso de fármacos ya aprobados para enfermedades diferentes, lo que podría reducir drásticamente tanto el tiempo como los costos de desarrollo.

Esta metodología no solo es rápida y económica, sino que se convierte en una esperanza especialmente relevante en la lucha contra enfermedades raras y nuevos virus, como lo fue la búsqueda de tratamientos durante la pandemia de COVID-19. Durante ese tiempo, se exploraron distintas medicaciones existentes para combatir el virus, lo que demuestra el potencial del reposicionamiento como solución a problemas médicos urgentes.

A nivel técnico, cada medicamento actúa en procesos biológicos específicos. El desafío radica en identificar qué patrones de enfermedades pueden coincidir, lo que permite utilizar un fármaco para tratar diferentes condiciones. Aquí es donde la inteligencia artificial juega un papel crucial. Las técnicas actuales de aprendizaje automático son eficaces para descubrir estos patrones, haciendo más accesibles las opciones de tratamiento.

Aunque estas tecnologías han avanzado considerablemente, enfrentan el problema de la falta de interpretabilidad. Para abordar esto, los investigadores de la ETSI Telecomunicación (ETSIT) de la UPM han desarrollado XG4REPO, que no solo predice qué medicamentos pueden ser reutilizados, sino que también explica las reglas y su relevancia detrás de cada predicción.

Las pruebas iniciales del algoritmo han sido prometedoras. Al evaluar los usos de tres fármacos antitumorales, las predicciones coincidieron con varias terapias que ya estaban en fases clínicas. Esto valida la capacidad de XG4REPO para contribuir de manera efectiva al campo de la medicina.

El profesor Santiago Zazo, parte clave del equipo de investigación, enfatiza que “este mecanismo no pretende reemplazar a los expertos, sino más bien ayudarles a analizar grandes volúmenes de datos rápidamente y acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos.”

Este avance no solo representa una luz de esperanza para pacientes en busca de nuevas alternativas terapéuticas, sino que también marca un hito en la regulación de la inteligencia artificial dentro de la medicina. La posibilidad de mejorar el acceso a tratamientos de calidad y acelerar su llegada al mercado podría cambiar radicalmente el panorama de la salud global.