El CIMA Universidad de Navarra, junto con Tecnun y en colaboración con la Universidad de Stanford y el Instituto de Investigación Sanitaria La Fe de Valencia (IISLAFE), ha desarrollado una innovadora técnica basada en inteligencia artificial (IA) que permite encontrar nuevos usos para medicamentos ya existentes.
El estudio se ha centrado en revisar y mejorar cómo se identifican las interacciones entre medicamentos y proteínas del cuerpo humano. Gracias a este enfoque, los investigadores han descubierto una nueva conexión entre un fármaco ya conocido y una proteína, lo que abre nuevas posibilidades para el reposicionamiento de medicamentos.
“Los métodos tradicionales pueden dar una falsa impresión de precisión por culpa de lo que se conoce como data leakage”, explica Mikel Hernáez, investigador principal del proyecto. Este problema ocurre cuando el modelo de IA tiene acceso, sin querer, a información que debería predecir, lo que le lleva a memorizar en vez de aprender de forma real.
Para evitarlo, el equipo ha utilizado un enfoque más robusto de IA inductiva, que permite a los algoritmos aprender sin contaminar los resultados. Además, han creado una técnica llamada “submuestreo negativo”, que entrena los modelos con casos más difíciles de predecir, mejorando así su capacidad para detectar interacciones reales.
Estos hallazgos se han validado con ensayos celulares en el CIMA y se han confirmado en el IISLAFE con una tecnología óptica avanzada conocida como resonancia de plasmones superficiales.
“Reduciendo el data leakage y seleccionando mejor los datos de entrenamiento, es posible descubrir nuevas aplicaciones para fármacos que ya existen”, destaca Hernáez. Los resultados se han publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence.
Una de las principales ventajas de este avance es que los medicamentos reutilizados ya han demostrado ser seguros, por lo que los nuevos tratamientos podrían llegar antes a los pacientes y con menor coste.
Además, los investigadores han compartido con la comunidad científica todos los recursos necesarios para reproducir sus experimentos. También han lanzado una herramienta gratuita llamada GUEST, que permite verificar si existe data leakage en los modelos de IA. Esto fomenta la transparencia y la colaboración internacional en el descubrimiento de medicamentos.
