Tecnologia identifica medicamentos que não devem ser tomados juntos
Novo modelo que utiliza algoritmo de aprendizado pode prever interações que interferem na eficácia de um remédio
Um novo modelo que utiliza algoritmo de aprendizado de máquina pode ajudar a identificar quais os medicamentos que não devem ser tomados juntos. Com a tecnologia, os pesquisadores podem prever interações que poderiam interferir na eficácia de um remédio.
A identificação dos transportadores utilizados por medicamentos específicos pode ajudar a melhorar o tratamento do paciente. Isso porque, se dois medicamentos dependem do mesmo transportador, podem interferir entre si e não devem ser prescritos em conjunto.
Para entender essa "logística" no nosso corpo, vale lembrar que qualquer medicamento tomado por via oral deve passar pelo revestimento do trato digestivo. Com isso, as proteínas transportadoras encontradas nas células que revestem o trato gastrointestinal ajudam nesse processo.
Mas, para muitos medicamentos, não se sabe qual desses transportadores eles usam para sair do trato digestivo.
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Estudo
Pesquisadores do MIT, do Brigham and Women's Hospital e da Duke University desenvolveram uma estratégia para identificar os transportadores usados por diferentes medicamentos.
O método que utiliza modelos de tecidos e algoritmos de aprendizagem automática, já revelou que um antibiótico comumente prescrito e um anticoagulante podem interferir um no outro, por exemplo.
“Um dos desafios na modelagem da absorção é que os medicamentos estão sujeitos a diferentes transportadores. Este estudo trata de como podemos modelar essas interações, o que poderia nos ajudar a tornar os medicamentos mais seguros e eficazes, e prever potenciais toxicidades que podem ter sido difíceis de prever até agora”, disse Giovanni Traverso, professor associado de engenharia mecânica no MIT , gastroenterologista do Brigham and Women's Hospital e autor sênior do estudo.
Para este estudo, Traverso e seus colegas adaptaram um modelo de tecido desenvolvido em 2020 para medir a capacidade de absorção de um determinado medicamento baseada em tecido intestinal de porco cultivado em laboratório.
Os pesquisadores testaram 23 medicamentos comumente usados usando esse sistema, o que lhes permitiu identificar os transportadores usados por cada um desses medicamentos. Em seguida, eles treinaram um modelo de aprendizado de máquina com base nesses dados, bem como em dados de vários bancos de dados de medicamentos.
O modelo aprendeu a fazer previsões sobre quais medicamentos interagiriam com quais transportadores, com base nas semelhanças entre as estruturas químicas dos medicamentos.
Usando esse modelo, os pesquisadores analisaram um novo conjunto de 28 medicamentos usados atualmente, bem como 1.595 medicamentos experimentais. Esta tela rendeu quase 2 milhões de previsões de potenciais interações medicamentosas.
