La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) está haciendo de su gran aliada a la Inteligencia Artificial (IA), esto en específico para el tratamiento de la leucemia mieloide crónica (LMC).
Por medio de un comunicado, la UNAM dio a conocer que este tipo de cáncer se encuentra presente en 6 de cada 100 mil habitantes a nivel internacional, situación por la que la búsqueda de una cura es constante.
Se explicó que este cáncer “comienza dentro de la médula ósea y ocasiona un crecimiento incontrolable de las células inmaduras y maduras que forman un cierto tipo de glóbulos blancos llamados células mieloides. Estas enferman y se acumulan en la médula ósea y en la sangre, afectando los glóbulos rojos, los glóbulos blancos y las plaquetas”.
Es por eso que la LMC provoca que los pacientes se sientan débiles y cansados, presentan sudores y dolor de huesos, además de una pérdida significativa de peso por tener la sensación de siempre estar satisfechos a pesar de consumir pocos alimentos.
En los últimos 10 años, se han descubierto y desarrollado mejores medicamentos para el tratamiento de la LMC, sin embargo es ahora que el uso de la IA podría acercar más a una verdadera cura.
Fue el doctor Juan Manuel Aceves Hernández, investigador de la Facultad de Estudios Superiores (FES) Cuautitlán y responsable del Laboratorio de Nanotecnología y Modelado Molecular, quien comenzó a utilizar esta tecnología en el desarrollo de fármacos para tratar la leucemia.
“El doctor Aceves Hernández y su equipo han estado trabajando para obtener tres derivados del imatinib, un fármaco descubierto a finales de la década de 1990 que ha demostrado ser eficaz en la lucha contra la leucemia mieloide crónica. Este medicamento bloquea la acción de la proteína anormal que les indica a las células cancerosas que deben multiplicarse, y eso ayuda a detener su propagación”, aseveraron.
La IA como parte fundamental
Es así como Aceves Hernández utilizó la minería de datos, lo que permite analizar grand conjuntos de datos moleculares y genéticos, donde se pueden identificar patrones y relaciones que pueden llevar al descubrimiento de compuestos químicos con propiedades terapéuticas.
“Crear un medicamento implica saber todo acerca de la enfermedad, los tratamientos actuales que existen y otros factores que intervienen y que provocan que este proceso lleve de siete a 10 años. Sin embargo, con el uso de la inteligencia artificial, los tiempos y los costos se reducen sustancialmente. En este caso, nosotros nos enfocamos en buscar derivados del imatinib con el fin de que tengan menos efectos secundarios”, comentó el investigador.
La UNAM explicó que para este proceso se utilizaron tres fases:
Primero, se seleccionaron las proteínas del grupo tirosina-cinasas y se utilizó una base de datos.
Después, se cargaron las variantes que se desarrollaron en una plataforma donde los análisis arrojaron 11 tipos de imatinib, los cuales se trabajaron bajo el código SMILES.
Finalmente, lo que se buscó fue la predicción de propiedades fisicoquímicas y actividad biológica, y, a partir de ese procedimiento, se determinó que las moléculas 2, 6 y 11 tenían un mayor y mejor poder de acción al que presenta imatinib.
Es con estos resultados que actualmente se están trabajando en las pruebas in vitro de líneas celulares cancerosas, esto para percibir la funcionalidad de los medicamentos.
“Esto aún está en proceso. Pero queremos realizar una gran investigación donde evaluemos la calidad de vida de las personas, los alimentos que consumen y todo ese tipo de aspectos para ir armando ese rompecabezas que nos permita descubrir un medicamento que pueda ayudar a los pacientes que son afectados por este padecimiento”, concluyó.
Cabe señalar que a raíz de estos procesos, el Dr. Aceves Hernández y su equipo de trabajo están utilizando la IA con miras a desarrollar una medicina que contribuya también al tratamiento del Alzheimer.
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