Apprendimento automatico per prevedere reazioni avverse dei farmaci
Uno strumento di apprendimento automatico open source creato dalla Harvard Medical School identifica le proteine associate agli effetti collaterali dei farmaci per prevederne meglio le possibili reazioni avverse.
Un gruppo multi-istituzionale di ricercatori guidato dalla Harvard Medical School e dal Novartis Institutes for BioMedical Research ha creato uno strumento di apprendimento automatico open source che identifica le proteine associate agli effetti collaterali dei farmaci.
Un nuovo metodo per lo sviluppo di medicinali più sicuri identificando potenziali reazioni avverse prima che i candidati abbiano raggiunto studi clinici sull’uomo.
Il lavoro offre un nuovo metodo per lo sviluppo di medicinali più sicuri identificando potenziali reazioni avverse prima che i candidati abbiano raggiunto studi clinici sull’uomo o siano entrati nel mercato come medicinali approvati.
I risultati offrono anche approfondimenti su come il corpo umano risponda ai composti farmacologici a livello molecolare sia nel modo corretto sia in quello indesiderato.
L’apprendimento automatico non è un proiettile d’argento per la scoperta di farmaci, ma credo che possa accelerare molti aspetti nel difficile e lungo processo di sviluppo di nuovi farmaci.
Ha dichiarato il primo autore Robert Letswaart.
Gli effetti collaterali dei farmaci, tecnicamente noti come reazioni avverse ai farmaci, possono andare dall’essere lievi ad addirittura fatali.
Possono verificarsi durante l’assunzione di un farmaco come prescritto o come risultato di dosaggi errati o anche per via dell’interazione di più farmaci o uso off-label (ossia assunzione di un farmaco per qualcosa di diverso da quello per cui è stato approvato).
Ricercatori e operatori sanitari hanno applicato molte tattiche nel corso dei decenni per evitare o almeno minimizzare le reazioni avverse ai farmaci. Ma poiché un singolo farmaco spesso interagisce con più proteine nel corpo, non sempre limitandosi agli obiettivi previsti, può essere difficile prevedere quali effetti collaterali potrebbe generare.
Nel nuovo studio, i ricercatori hanno preso un database esistente di reazioni avverse da farmaco segnalate e un altro database di 184 proteine con cui è noto che farmaci specifici interagiscano spesso. Quindi hanno costruito un algoritmo informatico per collegare questi punti.
“Imparando” dai dati, l’algoritmo ha portato alla luce 221 associazioni tra singole proteine e specifiche reazioni avverse ai farmaci.
“Imparando” dai dati, l’algoritmo ha portato alla luce 221 associazioni tra singole proteine e specifiche reazioni avverse ai farmaci. Alcuni erano conosciuti e alcuni erano nuovi.
Le associazioni hanno indicato quali proteine rappresentano probabilmente bersagli farmacologici che contribuiscono a particolari effetti collaterali e quali altri possono essere innocue.
Sulla base di ciò che ha già “appreso” e rafforzato da eventuali nuovi dati forniti dai ricercatori, il programma può aiutare i medici e gli scienziati a prevedere se un nuovo farmaco possa causare un certo effetto collaterale da solo o in combinazione con particolari medicinali.
