Investigadores locales predicen efectos secundarios de medicamentos contra Covid-19

El investigador paraguayo Diego Galeano, Ph.D., categorizado en el Programa Nacional de Incentivo a los Investigadores (PRONII) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y el Prof. Alberto Paccanaro, desarrollaron uno de los primeros modelos de Inteligencia Artificial (IA) que predice la probabilidad de que ciertos efectos secundarios aparezcan en pacientes que reciben algún tipo de medicamento.

El método tiene por objetivo ayudar a mejorar la salud pública alrededor del mundo y permitiría ahorrar millones de dólares a la industria farmacéutica internacional. El artículo científico fue aceptado en la prestigiosa revista Nature Communications.

Según Galeano, muchos efectos secundarios causados por medicamentos son todavía desconocidos. De hecho, en muchos casos, los efectos secundarios son agregados al prospecto luego de varios años de que el medicamento se encuentra en el mercado. “¿Cuántas veces has ido al médico o suspendido una medicación debido efectos secundarios? Todos los hemos hecho.

Efectos secundarios

En los Estados Unidos, se estima que alrededor de 123.603 pacientes fallecieron debido a efectos secundarios de medicamentos, y no debido a la enfermedad” explicó el profesional.

Por su parte, Alberto Paccanaro, Profesor de Biología Computacional de Royal Holloway, University of London, mencionó que desarrollar un medicamento nuevo requiere una inversión de miles de millones de dólares en investigación que dura alrededor de 12 a 15 años.

“Existen varios ejemplos de medicamentos que tuvieron que ser retirados del mercado debido a efectos secundarios desconocidos. Nuestro trabajo ayudará a desarrollar medicamentos más seguros para los pacientes.”, remarcó Paccanaro.

El método desarrollado por el Dr. Galeano y sus colegas, no requiere esperar a que los pacientes reporten efectos secundarios. Por el contrario, puede informar a las compañías farmacéuticas y a los médicos más temprano sobre los efectos más comunes en los pacientes.

Contribuyeron a la evaluación de la relevancia biológica de los resultados del modelo y son también coautores del artículo el Dr. Shantao Li (Stanford University) y el Prof Mark Gerstein (Yale University).

El enlace

El artículo científico publicado puede descargarse gratuitamente en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41467-020-18305-y

Nature Communications es una revista de acceso abierto y multidisciplinaria dedicada a publicar investigaciones de alta calidad en todas las áreas de las ciencias biológicas, de la salud, físicas, químicas y ciencias de la tierra. Los artículos publicados por la revista pretenden representar avances importantes de relevancia para los especialistas de cada campo.

Fuente: Conacyt