La plataforma de IA reduce de forma segura la dosis requerida de
medicamento contra el VIH. HABER DE IMAGEN:
IPITPHON NA CHIANGMAI / EYEERN GETT
Algunos medicamentos contra el VIH están asociados con efectos
secundarios graves, que pueden ser tan graves que los pacientes se niegan a
tomar las dosis recomendadas, lo que aumenta el riesgo de progresión de la
enfermedad.
La Organización Mundial de la Salud (OMS)
recomienda las dosis estándar de estos medicamentos y se basan en la eficacia
promedio en poblaciones masivas.
Como es de esperar, la sensibilidad individual a estos medicamentos
varía ampliamente. Para muchos pacientes, la dosis que están tomando es
significativamente más alta de lo que requiere su cuerpo.
Tenovir es un medicamento común recetado como
parte de los regímenes de tratamiento para el VIH. Sus efectos secundarios
incluyen insomnio, problemas hepáticos y disfunción renal.
Actualmente, la dosis recomendada para este compuesto es de 300 mg, pero
un equipo internacional ha utilizado recientemente la Inteligencia Artificial
(IA) para diseñar una tasa de dosis más baja
segura para diez pacientes con VIH.
El estudio comenzó con un período de cuatro semanas en el que los pacientes
recibieron dosis variables del medicamento.
La IA analizó el impacto que estas dosis tuvieron en el
virus. Usando estos datos, la IA calculó un plan de tratamiento
generalizado que era específico para estos 10 pacientes (ver más
abajo). Este proceso redujo la dosis de Tenovir en un tercio en
comparación con las pautas de la OMS.
IA ajustó la respuesta viral promedio a
dosis variables de Tenovir.
Los 10 pacientes tomaron el tratamiento recomendado por la IA durante
144 semanas. No se informaron efectos secundarios significativos y los 10
completaron con éxito el curso de trtamiento.
Si bien debe destacarse que este es solo un estudio piloto en un
grupo muy pequeño, los resultados son prometedores. La dosificación de
medicamentos basada en las respuestas fisiológicas de los individuos podría
disminuir significativamente el impacto de los efectos secundarios para una
variedad de condiciones.
El equipo continúa trabajando con esta plataforma de IA para acelerar el
progreso hacia este objetivo.
Fuente: ADVACED Science News – Aaron Brown - 12 de noviembre de 2019
