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<\/figure>\n<\/div>\nEl desarrollo del machine learning<\/em> y la inteligencia artificial y su aplicaci\u00f3n a cada vez m\u00e1s facetas plantea cada vez m\u00e1s cuestiones interesantes sobre el funcionamiento de industrias conocidas.<\/p>\n El caso de las farmac\u00e9uticas, que trabajan en el descubrimiento de una mol\u00e9cula durante much\u00edsimo tiempo para, tras las fases de ensayos cl\u00ednicos y aprobaci\u00f3n regulatoria, disponer de unos a\u00f1os de comercializaci\u00f3n antes de que la mol\u00e9cula pase a estar disponible como medicamento gen\u00e9rico, es bien conocido. Generalmente, las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas prueban muchas mol\u00e9culas para terminar desarrollando tan solo algunas, las que demuestran tener aplicaciones m\u00e1s claras, ventajas en t\u00e9rminos del mercado al que se dirigen, etc., lo que lleva a que la composici\u00f3n de ese pipeline<\/em> sea enormemente estrat\u00e9gica de cara a mantener un portfolio de mol\u00e9culas competitivo en fase de comercializaci\u00f3n.<\/p>\n La aplicaci\u00f3n de algoritmos de machine learning<\/em> en Medicina no es nuevo, pero a medida que caen las barreras de entrada a su dise\u00f1o, entrenamiento y puesta en producci\u00f3n vamos viendo cada vez m\u00e1s ejemplos de su uso. Emplear un algoritmo, por ejemplo, para incluir un n\u00famero mayor de variables en el diagn\u00f3stico de un ataque al coraz\u00f3n ha conseguido incrementar la fiabilidad de ese diagn\u00f3stico de manera muy notable, mejorando el tiempo de diagn\u00f3stico y, por tanto, la velocidad con la que puede ser tratado.<\/p>\n Plantear el uso de un algoritmo de machine learning<\/em> para el dise\u00f1o de mol\u00e9culas para el tratamiento de patolog\u00edas complejas en compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas puede dar lugar a un fen\u00f3meno poco habitual: la disponibilidad de muchas m\u00e1s mol\u00e9culas en fases iniciales del pipeline<\/em>, ofreciendo as\u00ed m\u00e1s grados de libertad a la gesti\u00f3n.<\/p>\n Alimentar a un algoritmo con las caracter\u00edsticas clave de sustancias qu\u00edmicas con propiedades senol\u00edticas, o anti-envejecimiento, provenientes de fuentes como art\u00edculos acad\u00e9micos y patentes comerciales, integrarlo con compuestos de dos bibliotecas qu\u00edmicas existentes que contienen una amplia gama de compuestos aprobados por la FDA o en etapa cl\u00ednica, e incluir compuestos con propiedades senol\u00edticas y no senol\u00edticas para no sesgar el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico dio como resultado la identificaci\u00f3n de veintiuna mol\u00e9culas potenciales entre un conjunto de cuatro mil sustancias qu\u00edmicas, como describe un estudio publicado en la revista Nature.<\/p>\n Al evaluar esas veintiuna mol\u00e9culas, los investigadores descubrieron tres sustancias qu\u00edmicas naturales (gingetina, periplocina y oleandrina, productos naturales que se encuentran en plantas medicinales tradicionales) que eliminaban las c\u00e9lulas senescentes sin da\u00f1ar las c\u00e9lulas sanas. El proceso se describi\u00f3 como much\u00edsimo m\u00e1s eficiente que el utilizado de manera tradicional en la b\u00fasqueda de mol\u00e9culas para su uso farmac\u00e9utico, y permiti\u00f3 reducir considerablemente el n\u00famero de mol\u00e9culas sometidas a evaluaci\u00f3n, lo que hace posible imaginar un futuro en el que las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas apliquen esa mejora de eficiencia y puedan trabajar as\u00ed con mol\u00e9culas mejor seleccionadas.<\/p>\n Combinando este tipo de algoritmos con otros, como el desarrollado por Deep Mind que permite predecir la configuraci\u00f3n de las mol\u00e9culas de prote\u00ednas, podemos estar hablando de toda una nueva etapa para la industria farmac\u00e9utica, hecha posible gracias al desarrollo de una tecnolog\u00eda como el machine learning<\/em> y a su capacidad de trabajar con modelos con cada vez m\u00e1s par\u00e1metros. Francamente interesante\u2026 y relevante para todos.<\/p>\n<\/div>\n aplicaciones de todos los colores\u2026 \u00bb Enrique Dans El desarrollo del machine learning y la inteligencia artificial y su aplicaci\u00f3n a cada vez m\u00e1s facetas plantea cada vez m\u00e1s cuestiones interesantes sobre el funcionamiento de industrias conocidas. El caso de las farmac\u00e9uticas, que trabajan en el descubrimiento de una mol\u00e9cula durante much\u00edsimo tiempo para, tras las fases de ensayos cl\u00ednicos y aprobaci\u00f3n regulatoria, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":167,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[143,145,69,68,61,144],"class_list":["post-166","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias","tag-aplicaciones","tag-colores","tag-dans","tag-enrique","tag-los","tag-todos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/166","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=166"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/166\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/167"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=166"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=166"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/vr-news.net\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=166"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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