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SEMINARIO SOBRE POLÍTICAS DE SALUD. “SALUD PARA TODOS. UNA NECESIDAD, UN DESAFÍO”
A desarrollarse el jueves 11 de Agosto en el Aula Magna de la Academia Nacional de Medicina, sita en Av. Gral. Las Heras 3092, Ciudad de Buenos Aires.

Habrá dos importantes conferencias brindadas por el Ministro de Salud de la Nación Dr Jorge Lemus y por el Superintendente de Servicios de Salud Luis Scervino.
El Dr. Lemus hablará sobre el Plan Nacional de Salud y el Dr. Scervino hará un análisis de situación de la seguridad social y la medicina privada.

INFORMES E INSCRIPCIÓN: Av. L. N. Alem 1067 Piso 12 CABA. Tel. 0810-333-3673. Lunes a Viernes de 12 a 19 hs.

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Un algoritmo busca nuevos usos para fármacos que ya existen

Viernes 2 Junio, 2017 en  Ciencia y Tecnología

El software desarrollado por Stephen Wong busca compuestos químicos en medicamentos con el fin de combatir otra enfermedad diferente para la que fue creado, que ahorraría a la industria en costos y tiempo que tardan en salir al mercado los productos.

algoritmo

(El Financiero) El software desarrollado por Stephen Wong busca compuestos químicos en medicamentos con el fin de combatir otra enfermedad diferente para la que fue creado, que ahorraría a la industria en costos y tiempo que tardan en salir al mercado los productos.

El fundador y líder del departamento de sistemas de medicina y bioingeniería del Hospital Metodista de Houston, el doctor Stephen Wong, desarrolló un software que por medio de la inteligencia artificial busca compuestos químicos en medicamentos con el fin de combatir enfermedades diferentes a aquellas para las que fueron creados.

“Utilizamos aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para minar datos sobre otros fármacos, las vías de enfermedades, investigaciones y datos de pacientes que están en nuestro sistema e identificar fármacos que puedan ser candidatos potenciales para investigaciones subsecuentes”, dijo Wong.

El especialista en cáncer de mama y director de Clínica de Cáncer Triple Negativo del Hospital Metodista, Ángel A. Rodríguez, explicó que esta técnica podría minimizar significativamente los costos asociados a tratamientos.

“Gracias a las computadoras podemos analizar 60 mil genes y proteínas que son parte de las células del cuerpo humano. Cuando se trata de cáncer, no todas son importantes y no todas son activas en ciertos cánceres, entonces nos podemos enfocar en las que están prendidas y están asociadas al crecimiento de células (cancerígenas)”, dijo Rodríguez.

De acuerdo con el oncólogo, la combinación de los datos obtenidos de la investigación de los compuestos químicos de los medicamentos existentes y de los genes y proteínas activas en ciertos tipos de enfermedades puede usarse para potencialmente tratar tumores.

El proceso utilizado por los especialistas identificó a la choloroquina, un medicamento contra la malaria, como un tratamiento potencial contra el cáncer de mama triple-negativo; este estudio aún sigue activo y estiman que al concluirse, se podrían obtener resultados concisos en el 2018.

Otro de los puntos en donde podría beneficiar esta técnica es en los costos y en la disminución del tiempo en que se tarda en salir un nuevo medicamento al mercado, que según los investigadores es de hasta 17 años.

“Un proceso (de estudio de nuevos fármacos) que normalmente costaría cientos de millones de dólares y que tomaría una década, potencialmente podría costar una fracción del costo y moverse mucho más rápido, porque uno no tiene que hacer estudios clínicos múltiples ni estudios clínicos grandes para ver si la medicina se puede usar y si es efectiva y hace lo que queremos que haga”, comentó Rodríguez.

El software que está codificado en los lenguajes R, Java, Python, Node.js, PHP, HTML, C#, y SQL, está incrustado en una plataforma llamada DrugX, la cual está compuesta algoritmos computacionales y de inteligencia artificial, bases de datos e interfaz gráfica del usuario.

La plataforma puede ser ejecutada en Linux y Windows OS desde una computadora de escritorio con multiprocesamiento o clúster de supercómputo, dependiendo del rendimiento esperado y del conjunto de datos involucrados.


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