# Se ha entrenado un modelo de IA para tratar enfermedades de Parkinson y Alzheimer.
Investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard presentaron un modelo de IA que puede identificar combinaciones precisas de genes y medicamentos para revertir estados patológicos en células humanas.
El sistema PDGrapher está diseñado para abordar algunos de los problemas más difíciles de resolver en medicina: enfermedades neurodegenerativas, como el Parkinson y el Alzheimer, así como condiciones raras como la distonía-parkinsonismo ligada al cromosoma X.
A diferencia de las herramientas de cálculo tradicionales que fijan correlaciones, PDGrapher pronostica pares "gen–fármaco" para restaurar la función normal de las células y proporciona explicaciones mecanicistas de cómo estas intervenciones pueden funcionar.
Históricamente, el proceso de desarrollo de medicamentos ha sido lento, costoso y lleno de imprecisiones. Un modelo de IA puede acelerar los plazos y reducir los costos, así como mostrar nuevas vías terapéuticas.
El equipo de Harvard ha comenzado a probar PDGrapher en conjuntos de datos biológicos reales. Los primeros resultados muestran que el sistema es capaz de identificar combinaciones prometedoras de genes y medicamentos que coinciden con intervenciones terapéuticas conocidas. También identifica nuevas parejas que aún no han sido confirmadas en el laboratorio.
Si la eficacia se demuestra en ensayos clínicos, este enfoque podría ayudar a la medicina a pasar de los tratamientos universales a los personalizados, basados en la biología única de cada paciente.
Recordemos que en junio, un fármaco creado por inteligencia artificial mostró signos de eficacia en el tratamiento de una enfermedad pulmonar grave.
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Un modelo de IA ha sido entrenado para tratar enfermedades de Parkinson y Alzheimer.
Investigadores de la Escuela de Medicina de Harvard presentaron un modelo de IA que puede identificar combinaciones precisas de genes y medicamentos para revertir estados patológicos en células humanas.
El sistema PDGrapher está diseñado para abordar algunos de los problemas más difíciles de resolver en medicina: enfermedades neurodegenerativas, como el Parkinson y el Alzheimer, así como condiciones raras como la distonía-parkinsonismo ligada al cromosoma X.
A diferencia de las herramientas de cálculo tradicionales que fijan correlaciones, PDGrapher pronostica pares "gen–fármaco" para restaurar la función normal de las células y proporciona explicaciones mecanicistas de cómo estas intervenciones pueden funcionar.
Históricamente, el proceso de desarrollo de medicamentos ha sido lento, costoso y lleno de imprecisiones. Un modelo de IA puede acelerar los plazos y reducir los costos, así como mostrar nuevas vías terapéuticas.
El equipo de Harvard ha comenzado a probar PDGrapher en conjuntos de datos biológicos reales. Los primeros resultados muestran que el sistema es capaz de identificar combinaciones prometedoras de genes y medicamentos que coinciden con intervenciones terapéuticas conocidas. También identifica nuevas parejas que aún no han sido confirmadas en el laboratorio.
Si la eficacia se demuestra en ensayos clínicos, este enfoque podría ayudar a la medicina a pasar de los tratamientos universales a los personalizados, basados en la biología única de cada paciente.
Recordemos que en junio, un fármaco creado por inteligencia artificial mostró signos de eficacia en el tratamiento de una enfermedad pulmonar grave.