Un nuevo comentario automático publicado en Tecnología SLAS analiza cómo un área emergente de inteligencia artificial, específicamente el análisis de pequeños conjuntos de datos específicos de sistemas de interés, se puede utilizar para mejorar el desarrollo de fármacos y la medicina personalizada. El comentario automático se basa en un estudio publicado recientemente por los autores en Medicina traslacional de la ciencia sobre una plataforma de inteligencia artificial (IA), Plataforma de optimización fenotípica cuadrática (QPOP), que mejora sustancialmente la terapia de combinación en el mieloma múltiple resistente a bortezomib para identificar las mejores combinaciones de medicamentos para pacientes individuales de mieloma múltiple.

Ahora es evidente que las enfermedades complejas, como el cáncer, a menudo requieren combinaciones de fármacos eficaces para lograr un impacto terapéutico significativo. A medida que los fármacos de estas terapias combinadas se vuelven cada vez más específicos para los objetivos moleculares, El diseño de combinaciones de fármacos eficaces y la elección de la combinación de fármacos adecuada para el paciente adecuado se vuelve más difícil.

La inteligencia artificial está teniendo un impacto positivo en el desarrollo de fármacos y la medicina personalizada. Con la capacidad de analizar de manera eficiente pequeños conjuntos de datos que se centran en la enfermedad específica de interés, QPOP y otras plataformas de inteligencia artificial basadas en pequeños conjuntos de datos pueden diseñar racionalmente combinaciones óptimas de medicamentos que sean efectivas y se basen en datos experimentales reales y no en suposiciones mecánicas o modelos predictivos. Es más, por la eficiencia de la plataforma, QPOP también se puede aplicar a valiosas muestras de pacientes para ayudar a optimizar y personalizar la terapia combinada.