La FDA usará una plataforma española de inteligencia artificial en sus evaluaciones de seguridad, toxicidad preclínica y efectos adversos clínicos

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El Centro de Evaluación e Investigación de Fármacos de la Agencia Americana del Medicamento (FDA, por sus siglas en inglés) ha llegado a un acuerdo de colaboración para los próximos cinco años con la empresa española Chemotargets para mejorar sus evaluaciones de seguridad, e incluirá el uso de su plataforma de inteligencia artificial ‘Clarity’.

La FDA está interesada en emplear tecnologías in-silico (computacionales) y de modelos para elaborar perfiles farmacológicos que permitan predecir potenciales efectos adversos de fármacos en desarrollo, así como predecir potenciales abusos y adicciones de moléculas bioactivas.

Al respecto, el acuerdo de colaboración implicará el uso de la plataforma de inteligencia artificial ‘Clarity’ que, diseñada por esta ‘spin off’ del Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM), sirve para evaluar las hipótesis sobre los criterios de evaluación toxicológica utilizados por el FDA-CDER.

La plataforma que, se basa en el uso de algoritmos avanzados de inteligencia artificial, utiliza una amplia variedad de descriptores matemáticos y métodos originales. Asimismo, incluye también una base de datos de entrenamiento derivada de una serie de parámetros, como los esfuerzos de curación internos, datos de patentes seleccionadas de la base de datos ‘Gostar’, producida por Excelra, y el tratamiento de datos del sistema de notificación de eventos adversos de la FDA (FAERS, por sus siglas en inglés). Las capacidades de dibujo de estructuras químicas están disponibles y son compatibles a través de Chemaxon Marvin JS.

Su principal objetivo es confirmar la utilidad y el rendimiento de esta herramienta para predecir potenciales efectos adversos de fármacos en desarrollo, como también poder predecir abusos potenciales adicciones de moléculas bioactivas, una serie de logros que para cumplirlos emplearán datos farmacológicos y de seguridad procedentes de estudios experimentales. Asimismo, el programa identificará las posibles dianas moleculares y el mecanismo de acción de moléculas y sus metabolitos mediante la detección en un único modelo predictivo de más de 2.000 mecanismos de acción, asociados con actividad terapéutica y problemas de seguridad, toxicidad preclínica y efectos adversos clínicos.
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