A nivel mundial, se estima que por cada 100 mil habitantes hay al menos seis casos de leucemia mieloide crónica (LMC). Este tipo de 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.

Debido a esto, el paciente con LMC puede sentirse débil y cansado, presentar sudores nocturnos y dolor en los huesos, perder peso y tener una sensación de llenura incluso si consume pocos alimentos. Afortunadamente, el progreso o desarrollo de la leucemia mieloide crónica es relativamente lento, y el campo de la medicina está en la búsqueda de que su tasa de supervivencia alcance el cien por ciento.

La última década ha sido importante en el descubrimiento y desarrollo de medicamentos para el tratamiento de este padecimiento. Pero en la actualidad, con el avance de la IA, el abanico de opciones se abre mucho más. El doctor Juan Manuel Aceves Hernández, investigador de la Facultad de Estudios Superiores (FES) Cuautitlán y responsable del Laboratorio de Nanotecnología y Modelado Molecular, ha estado utilizando esta tecnología en el desarrollo de fármacos para tratar la LMC.

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.

Desarrollo de nuevos fármacos con IA

“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.

De acuerdo con el experto universitario, para desarrollar estos medicamentos se utilizó la minería de datos. En la medicina, esta técnica permite analizar grandes conjuntos de datos moleculares y genéticos, donde se pueden identificar patrones y relaciones que pueden llevar al descubrimiento de compuestos químicos con propiedades terapéuticas.

El proceso para desarrollar estos nuevos fármacos consistió en 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.

Con base en esos datos, actualmente se está trabajando con pruebas in vitro en líneas celulares cancerosas para validar la funcionalidad de los medicamentos. Además de la investigación sobre nuevos fármacos contra la leucemia mieloide crónica, el Dr. Aceves Hernández y su equipo de trabajo están utilizando la IA con miras a desarrollar una medicina que contribuya al tratamiento del alzhéimer.

Futuras investigaciones con IA

“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.

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Foto: especial

gse