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Gracias a IA reducen pruebas médicas en animales

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Gracias a la inteligencia artificial (IA), el desarrollo de medicamentos reduce la experimentación en animales. La empresa VeriSIM Life desarrolló  «gemelos digitales» de distintos tipos de cuerpos humanos y animales. Para eso utiliza la IA para evaluar cómo los fármacos afectarían a sujetos reales antes de los ensayos clínicos.

VeriSIM colabora con compañías farmacéuticas, biotecnológicas e instituciones académicas para evaluar la eficacia y seguridad de los medicamentos mediante la IA. Eso, sin necesidad de pruebas en animales.

Una vez realizadas las pruebas, el medicamento obtiene un puntaje de índice de traducción, similar a un puntaje crediticio. Si el puntaje es bajo, los fabricantes de medicamentos pueden replantear su diseño experimental o comenzar de nuevo.

Avances

«Los desarrolladores de medicamentos incorporan cada vez más soluciones computacionales/in silico para reducir costos y mejorar la traducción desde el laboratorio hasta la clínica. Sin embargo, incluso con estas herramientas, persisten desafíos para determinar la eficacia, las vías de enfermedad, el mecanismo de acción, la toxicidad, la mejor vía de administración y la formulación ideal», explica Varshney.

El uso de simulaciones basadas en IA acelera la generación de nuevos compuestos, ya que la plataforma puede probar millones de hipótesis en lugar del lento proceso de prueba y error habitual que lleva años.

VeriSIM Life elimina la necesidad de costos de investigación y desarrollo relacionados con la experimentación en animales, lo que podría ahorrar a las empresas estadounidenses colectivamente alrededor de $20 mil millones al año y evitar pruebas innecesarias en animales. Esta tecnología reduce los riesgos para los desarrolladores, ya que aproximadamente el 89% de los medicamentos que superan las pruebas en animales fracasan en los ensayos clínicos en humanos.

Además, la tecnología permite el desarrollo de medicamentos para poblaciones más pequeñas de pacientes, una actividad que no era económicamente viables con los métodos tradicionales de investigación y desarrollo.

Fuente: rpp.pe

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