Plataforma de IA de vanguardia ayuda a encontrar la mejor combinación de terapias disponibles contra la COVID-19

Una plataforma novedosa de inteligencia artificial (IA) ha ayudado a los investigadores a obtener una combinación óptima de terapias disponibles contra el SARS-CoV-2, la causa de la COVID-19.

Investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS; Singapur) utilizaron su plataforma conocida como “IDentif.AI” (Optimización de la terapia combinada contra las enfermedades infecciosas con inteligencia artificial) para investigar 12 posibles fármacos candidatos, que representan más de 530.000 posibles combinaciones de medicamentos. Estos medicamentos son: remdesivir, favipiravir, lopinavir, ritonavir (ritonavir y lopinavir se administran juntos para el VIH), oseltamivir, hidroxicloroquina, cloroquina, azitromicina, losartán, teicoplanina, ribavirina y dexametasona.


En el cribado tradicional de medicamentos, un conjunto de 12 fármacos como este, con 10 dosis diferentes estudiadas para cada uno de ellos, representa un espacio de parámetros de un billón de combinaciones posibles. Con IDentif.AI, el equipo de investigación pudo determinar que solo se necesitaban probar tres niveles de dosis diferentes para cada medicamento. Si bien esto todavía representa 531.000 combinaciones posibles, el equipo también pudo reducir el número de experimentos necesarios en tres órdenes de magnitud y completar todo el estudio en dos semanas.

Dada la diversidad de diferentes medicamentos candidatos en estudio y la necesidad de evaluar diferentes permutaciones de combinaciones de fármacos y las respectivas dosis, muchos de los datos necesarios para optimizar el desarrollo de los medicamentos simplemente no existen. Si bien el uso de la IA se explora activamente en el área de la terapéutica, los esfuerzos actuales se dirigen en gran medida al descubrimiento y reutilización de fármacos. Sin embargo, es poco probable que los candidatos a fármacos reutilizados sean eficaces por sí solos. IDentif.AI interroga espacios de parámetros extraordinariamente grandes y señala las mejores combinaciones posibles para dar a los pacientes. Esto se puede lograr rápidamente.

Remdesivir, lopinavir y ritonavir en dosis específicas representan la combinación mejor clasificada, lo que resulta en una inhibición casi total de la infección. Si bien el remdesivir, solo, fue el fármaco individual de mejor rendimiento en relación con los otros fármacos, la combinación óptima aumentó la eficacia de inhibición en 6,5 veces. IDentif.AI pudo aprovechar una interacción imprevista entre remdesivir, lopinavir y ritonavir que experimentó un aumento notable de la eficacia. Por lo tanto, IDentif.AI puede aprovechar que realiza combinaciones inesperadas de medicamentos teniendo en cuenta fármacos que son ineficaces como monoterapias para optimizar el tratamiento. Además, el estudio encontró que la hidroxicloroquina y la azitromicina, otra combinación ampliamente estudiada, demostró ser relativamente ineficaz.

Los resultados de este estudio demostraron el poder de IDentif.AI para descubrir rápidamente combinaciones óptimas de medicamentos para enfermedades infecciosas. Para proporcionar una visión más amplia de la extensa gama de combinaciones exploradas por este estudio, el equipo de investigación desarrolló IDentif.AI Online, un recurso interactivo que permite a los usuarios crear diferentes combinaciones de medicamentos en línea y observar los datos correspondientes de eficacia y seguridad con fines de investigación. Este recurso se actualizará continuamente a medida que se realicen estudios adicionales de IDentif.AI con terapias adicionales y cepas virales. El equipo también se prepara para expandir IDentif.AI hacia terapias disponibles localmente con el fin de desarrollar combinaciones novedosas que se pueden implementar rápidamente y administrar fácilmente, y también se puede usar para encontrar tratamientos óptimos contra otras enfermedades infecciosas en el futuro.

“IDentif.AI es diferente a la IA tradicional, ya que no utilizamos datos preexistentes o modelos in sílico para entrenar algoritmos y predecir combinaciones de medicamentos”, dijo el profesor, Dean Ho, director del Instituto N.1 de Salud e Instituto de Medicina Digital (WisDM) en la NUS. “Con IDentif.AI, siempre estaremos listos para encontrar rápidamente soluciones terapéuticas óptimas para el próximo brote”.

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