
Cuando se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) para predecir en qué enfermedades es posible emplear un fármaco que fue diseñado para otros usos (una reutilización conocida como “reposicionamiento”), el algoritmo puede recomendar algunos fármacos, pero no explica el por qué, y esto genera dudas respecto a la fiabilidad de la predicción. Por tanto, sería ideal tener un mecanismo de reposicionamiento que, además, explicase por qué predice de la forma que lo hace.
Inteligencia artificial para hallar nuevos usos de fármacos en tiempo récord
Inteligencia artificial para hallar nuevos usos de fármacos en tiempo récord

Es aquí donde un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) en España ha intervenido aportando una solución. El equipo acaba de desarrollar un método de reposicionamiento de fármacos con un claro énfasis en la interpretabilidad, ya que busca que el sistema ofrezca explicaciones de por qué propone tratar la enfermedad X con el fármaco Y.



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Este nuevo algoritmo −llamado “XG4REPO” (eXplainable Graphs for Repurposing)− no solo reposiciona, sino que además presenta los resultados de forma que sean comprensibles, indicando qué mecanismos biológicos se usan para la predicción. Esto permite que sus predicciones sean validadas por expertos médicos, quienes pueden evaluar de inmediato si es una explicación válida o no, y así, generar predicciones mucho más robustas y ahorrar el tiempo que de otro modo se invertiría en buscar explicaciones.


Este nuevo algoritmo −llamado “XG4REPO” (eXplainable Graphs for Repurposing)− no solo reposiciona, sino que además presenta los resultados de forma que sean comprensibles, indicando qué mecanismos biológicos se usan para la predicción. Esto permite que sus predicciones sean validadas por expertos médicos, quienes pueden evaluar de inmediato si es una explicación válida o no, y así, generar predicciones mucho más robustas y ahorrar el tiempo que de otro modo se invertiría en buscar explicaciones.

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