Comunicado. Los trastornos de dolor de cabeza, incluida la migraña, son afecciones comunes y debilitantes que afectan a millones de personas en todo el mundo y se asocian con dolor intenso, náuseas, sensibilidad a la luz y al sonido, comúnmente tienen un impacto importante en las actividades diarias y, por lo tanto, en la calidad de vida, informó la farmacéutica Lundbeck.
Y, agregó, que aunque recientemente se han producido avances en el tratamiento de la migraña, sigue existiendo una necesidad médica crítica de identificar opciones de tratamiento eficaces y tolerables para la migraña y otros trastornos de cefalea.
Lundbeck cree que la clave para desarrollar nuevas y mejores terapias para los trastornos del dolor de cabeza radica en comprender los genes y las vías biológicas implicadas en estas afecciones. Sin embargo, no es fácil identificar los objetivos farmacológicos adecuados mediante la evaluación de la información biológica. La fisiopatología molecular de las cefaleas es compleja y poco conocida; hay miles de posibles vínculos genéticos con estas enfermedades y muchas vías biológicas a considerar.
La compañía decidió utilizar una combinación de gráficos de conocimiento, una forma de identificar y analizar el vínculo entre diferentes conjuntos de datos, e inteligencia artificial (IA) para aumentar su proceso de investigación y generar hipótesis in silico, es decir, utilizar modelos computacionales en lugar de experimentos físicos. Para lograrlo, Lundbeck se asoció con Accenture, líder mundial en inteligencia artificial y ciencia de datos.
Luego, Accenture aplicó modelos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de vínculos entre genes y enfermedades en el gráfico de conocimiento, basándose en la evidencia disponible.
Estos modelos pueden aprender de los datos existentes e inferir nuevas conexiones que no están explícitamente establecidas.
Juntos, crearon un gráfico de conocimiento de dominio específico para dolores de cabeza y migrañas, utilizando el conjunto de datos clínicos a gran escala de Accenture. Su conjunto de datos consta de 54 millones de registros médicos electrónicos que incluyen información sobre características clínicas y fuentes de datos públicos, incluidas vías biológicas, genética y enfermedades. Un gráfico de conocimiento es una red de entidades y relaciones que captura la información relevante de forma estructurada y semántica. Por ejemplo, un gráfico de conocimiento puede vincular genes, enfermedades, síntomas, fármacos, vías y otros conceptos biológicos y clínicos.
Utilizando IA, Lundbeck pudo encontrar posibles objetivos farmacológicos asociados con los trastornos de dolor de cabeza, como la migraña, un 80% más rápido que los métodos tradicionales. Además, utilizando los modelos de aprendizaje automático de gráficos de conocimiento, el equipo demostró que el enfoque podría identificar el 77% de las asociaciones conocidas entre genes y dolores de cabeza y sugirió nuevos objetivos biológicos para el descubrimiento de fármacos.
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