Un artículo publicado recientemente en Genetic Engineering & Biotechnology News anuncia DrugCell, un sistema experimental de inteligencia artificial (IA).

DrugCell se creó en el Moores Cancer Center y la Facultad de Medicina de la Universidad de San Diego con el objetivo final de identificar los tratamientos farmacológicos más efectivos para los tumores malignos. El equipo ingresa los datos del tumor en el sistema y DrugCell identifica el tratamiento más apropiado. La identificación incluye el mejor fármaco o combinación de fármacos y las vías que pueden controlar la respuesta al fármaco.

Estadísticas Poco Impresionantes

De todos los medicamentos terapéuticos para el cáncer que se someten a la aprobación de la FDA, solo un escaso cuatro por ciento recibe la aprobación final.

El Dr. Trey Ideker del Moores Cancer Center reconoce que, actualmente, los científicos tienen dificultades para encontrar las mejores combinaciones de medicamentos. Esto es especialmente cierto para los medicamentos contra el cáncer. El médico explicó que los científicos no han podido identificar las mejores combinaciones de medicamentos debido a la complejidad de las células tumorales y la falta de una comprensión completa de la respuesta a los medicamentos.

Aunque las técnicas utilizadas en el aprendizaje automático eventualmente crearán las codiciadas predicciones de respuesta a los medicamentos, aún no han ingresado al campo de la práctica clínica.

El Dr. Ideker dijo que para que la IA sea efectiva, los científicos deben aprender cómo el sistema genera sus conclusiones. En otras palabras, por qué se tomó una decisión en particular, las vías a las que se dirigen los medicamentos y la razón detrás del rechazo o respuesta de un medicamento.

Acerca de las Técnicas de Aprendizaje Automático

El Dr. Ideker y su equipo desarrollaron DrugCell, que implica un modelo descifrable y de aprendizaje profundo de células cancerosas. Las células se cultivaron basándose en las respuestas de mil doscientas líneas de células tumorales. El sistema de inteligencia artificial identificó seiscientos ochenta y cuatro fármacos emparejados.

El mecanismo detrás de DrugCell permite al equipo ingresar los datos del tumor. El sistema identificará:

· El fármaco más eficaz

· La mejor combinación de medicamentos para tratar el cáncer

· Las vías que producen una respuesta controlada a ese fármaco específico

DCell, el Primer Sistema de IA

El equipo creó inicialmente DCell, un sistema de inteligencia artificial que utilizaba información extraída de los genes y mutaciones de una célula de levadura. DCell pudo predecir el crecimiento de una célula y cómo actuaría una célula.

DrugCell siguió a DCell como modelo de próxima generación. DrugCell se centró en mil doscientas líneas de células tumorales (cepas perpetuas de células) junto con sus respuestas a casi setecientos fármacos terapéuticos aprobados por la FDA.

Esto equivale a más de quinientos mil partidos de drogas. Además, en experimentos de laboratorio, el equipo pudo confirmar una lista de respuestas predictivas de DrugCell.

Acerca de los Genotipos de Tumores

Los genotipos tumorales (colección de genes) permiten al subsistema de una célula predecir la respuesta al tratamiento y comprender los mecanismos detrás de la respuesta al fármaco.

Al analizar los mecanismos de DrugCell, un científico se dirige a combinaciones de fármacos que pueden validarse mediante:

· Tecnología de edición de genes CRISPR

· pruebas de drogas y drogas in vitro (en tubos de ensayo)

· xenoinjertos derivados de pacientes que son tejido tumoral que, con fines de investigación, se ha tomado de un paciente e implantado en ratones.

Se puede decir que DrugCell crea un plan para la construcción de modelos definibles para la medicina predictiva.

El equipo de DrugCell puede ingresar los datos del tumor y el sistema devolverá el fármaco más eficaz, las vías bioquímicas (interacciones entre genes) que controlan la respuesta al fármaco y la mejor combinación de fármacos que tratarán el cáncer.

Terapia de Precisión Contra el Cáncer

Moores Cancer Center ha puesto a disposición la terapia de precisión en UCSD Health. Los pacientes pueden someterse a una biopsia, secuenciación y evaluación del tumor por parte de un grupo interdisciplinario de médicos y de la Junta de Tumores Moleculares.

Un estudio reciente encontró que los pacientes que participan en un tratamiento personalizado obtendrán mejores resultados. Se puede decir que DrugCell actúa como el tablero de tumores moleculares.

La Última Meta

El equipo de DrugCell admite de buena gana que todavía queda mucho por hacer para alcanzar su objetivo final de llevar DrugCell a las clínicas.

Entienden que mil doscientas líneas celulares no explican completamente la diversidad del cáncer. El equipo agregará datos adicionales y experimentará con varias estructuras de fármacos. También tienen planes de formar asociaciones con ensayos clínicos activos con el fin de integrar DrugCell y probarlo en el «mundo real».