Novo modelo de IA revela os medicamentos que não deve tomar juntos

A pesquisa criou um algoritmo que consegue prever os medicamentos que recorrem às mesmas proteínas transportadoras e que se anulam mutuamente.

Uma equipa de investigadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), do Brigham and Women’s Hospital e da Universidade Duke desenvolveu uma abordagem inovadora para prever interações que podem afetar a eficácia de medicamentos.

O estudo, recentemente publicado na revista Nature Biomedical Engineering, dá pistas sobre como os medicamentos atravessam o revestimento do trato digestivo e interagem com as proteínas transportadoras presentes nas células.

Medicamentos orais precisam passar pelo revestimento do trato digestivo para serem eficazes, um processo auxiliado por proteínas transportadoras. Até agora, era desconhecido quais transportadores específicos são utilizados por muitos medicamentos para sair do trato digestivo. Identificar esses transportadores é crucial, pois se dois medicamentos dependem do mesmo transportador, podem interferir um no outro e não devem ser receitados conjuntamente.

A equipa empregou modelos de tecido e algoritmos de machine learning para identificar os transportadores usados ​​por diferentes medicamentos. Essa estratégia já revelou que um antibiótico frequentemente receitado e um anticoagulante podem interferir um com o outro, aponta o SciTech Daily.

Além de melhorar o tratamento dos pacientes, entender quais transportadores auxiliam os medicamentos a passar pelo trato digestivo pode ajudar os desenvolvedores de medicamentos a melhorar a absorvibilidade de novos fármacos.

Utilizando um modelo baseado num tecido intestinal de porco cultivado em laboratório, os autores expuseram sistematicamente o tecido a diferentes formulações de drogas para medir a absorção.

Ao estudar o papel de transportadores individuais dentro do tecido, foram capazes de identificar os transportadores usados ​​por 23 medicamentos frequentemente usados. Em seguida, treinaram um modelo de machine learning, que aprendeu a fazer previsões sobre as interações de medicamentos com transportadores, baseando-se em semelhanças entre as estruturas químicas dos medicamentos.

Esta análise revelou quase 2 milhões de previsões de potenciais interações medicamentosas, incluindo a interação entre doxiciclina, um antibiótico, e varfarina, um anticoagulante. A pesquisa foi validada por dados de cerca de 50 pacientes, confirmando as previsões do modelo de que a absorção da doxiciclina é afetada pela digoxina, levetiracetam e tacrolimus.

Essa abordagem não apenas identifica potenciais interações entre medicamentos já em uso, mas também pode ser aplicada a medicamentos atualmente em desenvolvimento.

ZAP //

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