El investigador Edgar Eduardo Lara Ramírez, del Centro de Biotecnología Genómica (CBG), explicó que el uso de algoritmos y simulaciones permite seleccionar, entre miles de compuestos, aquellos con mayor potencial para inhibir proteínas relacionadas con la progresión de esta afección.

Mejor costo y precisión

Gracias a la IA, el equipo ha logrado reducir el tiempo y costo de investigación, obteniendo avances que habrían tardado una década con métodos tradicionales. Mediante machine learning, se identifican moléculas aprobadas por la FDA que podrían ser reutilizadas con un nuevo propósito terapéutico.

El análisis computacional permite predecir cómo interactúan las moléculas con proteínas clave en la enfermedad. Una de ellas es la PAD4, que produce un exceso de neutrófilos, células inmunitarias que agravan los síntomas en pacientes con artritis.

Hallazgos prometedores

En una primera etapa, el equipo tamizó 16 mil moléculas, encontrando dos con alta capacidad para inhibir PAD4: una es un fármaco antipalúdico, y otra está en fase clínica por su potencial anticancerígeno. Ambas fueron validadas mediante simulaciones detalladas.

Lara Ramírez, integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) nivel II, señaló que la aplicación de IA puede prevenir efectos secundarios, a diferencia de los tratamientos actuales basados en AINEs, esteroides y fármacos biológicos, que debilitan el sistema inmune y generan riesgos adicionales.

Con experiencia previa en hospitales públicos atendiendo casos severos, el investigador considera que esta tecnología podría cambiar el paradigma en el tratamiento de enfermedades crónicas. Su objetivo es desarrollar terapias que no solo mitiguen síntomas, sino que detengan el avance del daño articular en el mediano plazo.

Con información de: Once Noticias

El cargo Aplica IPN IA para buscar tratamientos contra artritis reumatoide apareció primero en Martín Rodríguez Hernández.