Las enfermedades neuromusculares raras a menudo no tienen cura porque el desarrollo de medicamentos dirigidos requiere mucho tiempo, es costoso y arriesgado para las empresas. Nuevos enfoques que utilizan modelos de inteligencia artificial y células madre podrían, en última instancia, cambiar el equilibrio.
La empresa belga de inteligencia artificial Kantify estaba funcionando con normalidad hasta que un diagnóstico de cáncer obligó al equipo a repensar su dirección. «Creamos algoritmos para áreas como marketing y transporte», dijo Ségolène Martin, cofundadora y directora ejecutiva de Kantify.
«Esos fueron proyectos complejos que no tenían nada que ver con la salud, pero nos permitieron adquirir una profunda experiencia en IA».
Eso cambió en 2017 cuando al director de tecnología de la compañía, Nick Subramanian, le diagnosticaron sarcoma. El sarcoma es un tipo raro de cáncer que forma tumores en los tejidos conectivos como huesos, músculos y vasos sanguíneos.
Esta experiencia llevó a la empresa a centrar su atención en la salud y explorar el potencial de la IA para ayudar a identificar nuevos medicamentos para enfermedades raras y mejorar los métodos de prueba.
“Cambió nuestras vidas”, dijo Martin. «Ahora estamos totalmente centrados en la IA para la salud humana y hemos desarrollado tecnología específicamente para el descubrimiento de fármacos basados en la IA».
Esa experiencia se está aprovechando al máximo como parte de una iniciativa de investigación de cinco años de duración financiada por la UE llamada DREAMS. Se centra en mejorar los tratamientos para un grupo de cinco enfermedades neuromusculares raras que provocan una pérdida gradual de la función muscular.
aumentar la probabilidad de que los pacientes
El desarrollo de tratamientos para enfermedades raras sigue siendo uno de los mayores desafíos de la medicina moderna. Este proceso es largo, costoso e incierto y requiere años de investigación, aprobación regulatoria y ensayos clínicos.
Para las empresas farmacéuticas, el pequeño número de pacientes a menudo dificulta la justificación de dichas inversiones. Como resultado, muchos síntomas no se tratan.
Actualmente, sólo alrededor del 5-6% de las 7.000-10.000 enfermedades raras estimadas tienen tratamientos aprobados, una brecha que organizaciones como la Organización Mundial de la Salud continúan destacando como una prioridad global.
La IA podría ayudar a cambiar eso. Al analizar rápidamente grandes conjuntos de datos, la IA puede delimitar posibles fármacos candidatos en una etapa temprana e identificar fármacos existentes que podrían reutilizarse para enfermedades raras.
Centrarse en los trastornos neuromusculares
Dentro de DREAMS, los investigadores se están centrando en cinco enfermedades neuromusculares raras, incluida la distrofia muscular de Duchenne, que afecta principalmente a los niños y causa degeneración muscular, y la distrofia muscular de Emery-Dreyfus, que puede causar problemas cardíacos graves.
Aunque estos síntomas tienen diferentes causas genéticas, el mecanismo de acción subyacente a nivel celular parece ser el mismo. Al centrarse en estas vías comunes, los investigadores esperan desarrollar tratamientos que puedan tratar múltiples enfermedades a la vez, en lugar de abordar cada enfermedad individualmente.
Para ello, el equipo de investigación reprograma las células del paciente en las llamadas células madre pluripotentes inducidas (iPSC), un tipo de célula maestra que puede convertirse en muchos otros tipos de células, y luego en tejido de músculo esquelético. Esto permite a los investigadores estudiar enfermedades neuromusculares raras en un entorno controlado.
Al combinar estos modelos de laboratorio con IA, los investigadores pueden identificar objetivos terapéuticos comunes en múltiples afecciones.
«Este tipo de investigación es muy importante para los pacientes y sus familias», afirmó Xavier Nissan, coordinador del proyecto DREAMS y director de investigación de I-Stem, un instituto de investigación francés especializado en terapia con células madre y tratamiento de enfermedades monogénicas.
«Están sufriendo y tienen que luchar contra las enfermedades todos los días. Necesitan una tecnología como ésta».
De los datos a los tratamientos potenciales
Además de identificar los procesos patológicos subyacentes, los investigadores de DREAMS están utilizando la IA para analizar miles de millones de medicamentos nuevos y existentes para predecir qué compuestos serán más efectivos.
«Esta es una forma en que la IA puede crear valor social real», afirmó Martin. «Realmente podemos acelerar la investigación e impactar áreas donde el progreso está retrasado».
En el laboratorio, el equipo está probando una biblioteca de 2700 medicamentos aprobados por la EMA y la FDA para evaluar si alguno de ellos puede mejorar los síntomas comunes relacionados con enfermedades.
«En nuestro laboratorio, estamos probando miles de medicamentos existentes en células musculares derivadas de iPSC de pacientes con estas enfermedades», dijo Nissan.
«La IA también se utiliza para comprender cómo funcionan los medicamentos, identificar objetivos y predecir enfermedades adicionales en las que el tratamiento puede ser útil. Al combinar estos enfoques, podemos avanzar más rápido y centrarnos en los candidatos más prometedores».
El equipo pasó tres años generando datos que alimentan la IA y permiten predecir la reutilización de medicamentos.
En el centro de esta búsqueda de fármacos se encuentra la plataforma de inteligencia artificial de Kantify, Sapian. Está capacitado con grandes cantidades de datos, desde información molecular y proteica hasta patentes y propiedades de todo tipo de medicamentos. A partir de esta información, la plataforma puede predecir qué medicamentos son adecuados para tipos específicos de enfermedades, como las enfermedades neuromusculares raras.
«No es una bola de cristal», dijo Martin. «Genera hipótesis que deben ser probadas en el mundo real. Pero hemos descubierto en diferentes proyectos que las hipótesis son muy buenas».
en la misma canasta
Aún no está claro cuándo este enfoque conducirá a nuevos tratamientos para pacientes con enfermedades raras. Nissan señala que hay muchos factores en juego y está adoptando una postura cautelosa porque no quiere dar falsas esperanzas a los pacientes que actualmente viven con estas condiciones.
«Este proyecto finalizará a finales de 2028. Más allá de eso, hay un gran interrogante. Estamos haciendo lo mejor que podemos, pero en el mundo de las drogas las cosas pueden llevar mucho tiempo».
Mucho depende de lo que suceda cuando estos enfoques se prueben en pacientes. Los medicamentos nuevos pueden tardar décadas en completar sus ensayos clínicos, e incluso los medicamentos existentes que ya han pasado por estos procesos aún deben pasar por varias pruebas.
El equipo de DREAMS está trabajando para que algunos de estos ensayos sean más viables para enfermedades raras. Uno de los problemas que enfrentan es que no hay suficientes personas que viven con estas enfermedades para realizar ensayos clínicos lo suficientemente grandes.
Por eso los investigadores proponen un enfoque diferente. «Algunas enfermedades raras tienen síntomas muy diferentes pero comparten una causa biológica común», dijo Nissan.
«Por eso queremos realizar los llamados ensayos cesta, en los que probamos un fármaco en personas con diferentes síntomas y enfermedades que comparten una causa similar», afirmó.
Este enfoque, liderado por la organización de pacientes AFM-Téléthon y los propios pacientes, podría ayudar a acelerar el desarrollo de fármacos para personas con enfermedades neuromusculares raras.
Los reguladores están considerando actualmente la adopción generalizada de un enfoque de ensayo clínico conjunto para enfermedades raras, dijo Nissan Motor Co., Ltd.
Para Nissan y Martin, esta investigación es más que sólo investigación. Es personal.
«Los pacientes nos necesitan», dijo Nissan. «Es una gran responsabilidad. Siento que necesito tener éxito. Pero también significa que tengo la oportunidad de marcar una gran diferencia en la vida de muchas personas. Es algo grandioso que asumir».
Este artículo fue publicado originalmente en Horizon, Revista de Investigación e Innovación de la UE.
La investigación para este artículo fue financiada por el programa Horizon de la UE.
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