Previsões Precisas: Algoritmo Antecipa Possíveis Conflitos entre Medicamentos

Publicado por: Redação
22/03/2024 07:57 PM
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Cortesia Editorial Freepik
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Protegendo a Saúde: Identificando Compostos que Não Deveriam ser Misturados

 

A mais recente inovação em inteligência artificial revela combinações perigosas de medicamentos
Pesquisadores do MIT, Brigham and Women's Hospital e Universidade Duke desenvolvem um algoritmo revolucionário para prever interações medicamentosas.

 

Um novo estudo, publicado na Nature Biomedical Engineering, oferece uma visão sem precedentes sobre como os medicamentos interagem no trato digestivo.

 

Ao investigar as proteínas transportadoras celulares que os medicamentos utilizam para atravessar o trato digestivo, os pesquisadores identificaram padrões que revelam interações prejudiciais entre diferentes drogas.

 

A absorção eficaz de medicamentos orais depende da interação com proteínas transportadoras específicas. Esta pesquisa identifica esses transportadores-chave, ajudando a evitar combinações de medicamentos que possam se anular mutuamente ou causar efeitos adversos.

 

Por meio de modelos de tecido e algoritmos de machine learning, os cientistas foram capazes de mapear os transportadores utilizados por uma variedade de medicamentos comuns.

 

Usando um modelo baseado em tecido intestinal cultivado em laboratório, os pesquisadores testaram sistematicamente a absorção de diferentes formulações de drogas.

 

Ao analisar o papel de transportadores individuais, o estudo identificou os transportadores usados por 23 medicamentos frequentemente prescritos. Um modelo de machine learning foi então treinado para prever interações medicamentosas com base nas estruturas químicas das drogas.

 

Essa análise detalhada resultou em quase 2 milhões de previsões de interações potenciais, incluindo uma descoberta importante: uma possível interação entre doxiciclina, um antibiótico comum, e varfarina, um anticoagulante.

 

Essas descobertas não apenas melhoram o tratamento individualizado de pacientes, mas também têm o potencial de informar o desenvolvimento de novos medicamentos, otimizando sua absorção e minimizando riscos de interações prejudiciais.

 

Além disso, essa abordagem promissora não se limita a medicamentos já existentes, mas pode ser aplicada a fármacos em fase de desenvolvimento, ajudando a prever e mitigar potenciais interações adversas desde as primeiras etapas do processo de desenvolvimento.

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