Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio han desarrollado CURE, un modelo de inteligencia artificial capaz de estimar la efectividad de un tratamiento farmacológico sin pasar por un ensayo clínico tradicional. El equipo, liderado por el profesor Ping Zhang, lo entrenó con registros de salud desidentificados de más de tres millones de pacientes.
Cómo funciona CURE
El modelo aprende a partir de historiales clínicos reales cómo responden distintos perfiles de paciente a distintos tratamientos, y con eso construye predicciones sobre la efectividad de un fármaco antes de probarlo en personas. En pruebas comparativas frente a siete modelos de IA punteros, CURE mejoró sus predicciones de efectividad entre un 7% y un 8% en los benchmarks que se usaron para medirlo.
Lo más relevante es que sus predicciones coinciden de cerca con los resultados que después arrojan los ensayos clínicos reales. Según Zhang, ninguna otra tecnología había logrado replicar el resultado de un ensayo clínico con esta precisión.
Qué cambiaría en la investigación de fármacos
Hasta ahora, probar un fármaco nuevo exigía ensayos clínicos largos y caros con grupos amplios de pacientes. Con un modelo como CURE, los laboratorios podrían filtrar antes cuáles de sus candidatos a fármaco tienen más probabilidad de funcionar para una enfermedad concreta, y reservar los ensayos reales para un grupo mucho más pequeño y mejor seleccionado. Eso recorta tiempo y coste, y en teoría también abre la puerta a tratamientos más ajustados a cada paciente.
Para quién es relevante
El público directo son laboratorios farmacéuticos e investigadores clínicos que necesitan priorizar qué candidatos llevar a ensayo. Para el paciente de a pie, el impacto llegaría de forma indirecta, con fármacos que tarden menos en salir al mercado y tratamientos mejor ajustados a su historial. No es, de momento, una herramienta que un médico vaya a usar en consulta.
Lo que falta: aprobación regulatoria
CURE no sustituye a los ensayos clínicos, los complementa en la fase previa. Antes de llegar a la práctica clínica necesitará el visto bueno de reguladores como la FDA en Estados Unidos. El equipo de Ohio State plantea un escenario a más largo plazo en el que los médicos accedan a una especie de «gemela digital» del paciente para orientar el tratamiento, pero eso todavía depende de esa aprobación y de más validación clínica.
La investigación ha contado con financiación de los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. y con la colaboración de investigadores de IBM y Anytime AI.
Es un ejemplo más de cómo la IA se abre paso en la sanidad por distintos frentes: mientras CURE apunta a acelerar el desarrollo de fármacos, otros proyectos como ChatGPT Salud o el piloto de recetas con IA en Utah atacan la parte de la atención directa al paciente.
Preguntas frecuentes
¿Qué es CURE?
Un modelo de IA de la Universidad Estatal de Ohio que predice la efectividad de tratamientos farmacológicos sin necesidad de un ensayo clínico previo.
¿Con qué datos se ha entrenado?
Con registros de salud desidentificados de más de tres millones de pacientes.
¿CURE sustituye a los ensayos clínicos?
No. Los complementa en la fase previa, ayudando a elegir qué candidatos a fármaco merece la pena llevar a un ensayo real y a escala menor.
¿Cuándo podrá usarse en la práctica clínica?
Aún no hay fecha. Depende de la aprobación de reguladores como la FDA y de más validación clínica.
Vía: Ohio State News
