Investigadores de la Universidad de Arizona y Harvard están revolucionando la lucha contra el Alzheimer. Han utilizado la inteligencia artificial (IA) para mapear cambios moleculares en cerebros con la enfermedad. Sus hallazgos, publicados en Nature Communications Biology, ofrecen nuevas perspectivas sobre posibles objetivos genéticos para fármacos y las causas del trastorno neurodegenerativo.
La IA Desentraña el Cerebro Humano
El Alzheimer es un desafío médico. Causa demencia y pérdida de memoria, sin cura conocida. Un algoritmo de IA, desarrollado por el Dr. Rui Chang, analizó más de 2,000 muestras de cerebros. Este vasto repositorio de información genética permitió crear un modelo de red computacional del cerebro. Así, los investigadores mapearon interacciones genéticas. También siguieron alteraciones secuenciales durante el desarrollo del Alzheimer. Esto proporciona nuevas perspectivas sobre los orígenes de la enfermedad y su progresión molecular.
Enfocando Nuevos Objetivos Genéticos «Aguas Arriba»
El Dr. Chang compara la progresión del Alzheimer con un curso de agua. Las placas de amiloide y los ovillos de tau son «aguas abajo», es decir, son respuestas a problemas «aguas arriba». Dirigirse a estos efectos «aguas abajo» ha sido ineficaz en ensayos clínicos. Esto sugiere que son consecuencias, no la causa, del Alzheimer. El Dr. Chang enfatiza abordar la enfermedad desde su origen. Es crucial entender el panorama completo. La IA desentraña datos complejos. Proporciona una visión clara de los eventos «aguas arriba». También identifica genes que desencadenan los efectos «aguas abajo». Estos objetivos genéticos «aguas arriba» prometen mejores terapias.
De la IA al Desarrollo Acelerado de Medicamentos
La IA permitió identificar 19 puntos genéticos específicos en neuronas. Estos parecen impulsar a las neuronas hacia la enfermedad. Colaboradores de Harvard confirmaron su papel en el Alzheimer. Al desactivar estos genes en neuronas, 10 influyeron en la producción de placas y ovillos. Esto los posiciona como posibles objetivos para el tratamiento. El Dr. Chang usó modelos 3D para evaluar fármacos existentes. Buscó moléculas que encajaran con estos objetivos genéticos. Este enfoque acelera el descubrimiento de medicamentos. Ha reducido el campo a 3,000 candidatos prometedores.
El equipo ya investiga varias moléculas pequeñas. Con apoyo del NIH, se preparan ensayos clínicos. Se espera que los ensayos en humanos comiencen pronto. Esta investigación ofrece una gran esperanza.
