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IBM usa machine learning para descoberta de drogas

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A IBM anunciou que seus cientistas receberam uma patente sobre modelos de machine learnng para prever as indicações terapêuticas e os efeitos colaterais de várias fontes de informação sobre drogas. A IBM Research implementou um mecanismo de associação cognitiva para identificar ligações significativas entre indicações terapêuticas previstas e efeitos colaterais e um sistema de análise visual para apoiar a exploração interativa dessas associações.

O membro da equipe de pesquisa da IBM, Ping Zhang e o diretor de programa do Centro de Saúde Computacional, Jianying Hu, com sua invenção recentemente patenteada, ajudam os pesquisadores de descobertas a identificar quais as indicações de medicamentos.

Esta abordagem poderia ajudar os pesquisadores em empresas farmacêuticas a gerar hipóteses para a descoberta de fármacos. Por exemplo, pares fortemente correlacionados de efeitos secundários identificados pela solução podem ser benéficos para a descoberta de fármacos de muitas maneiras. Poder-se-ia usar a informação de efeito colateral para reutilizar os tratamentos existentes (por exemplo, fármacos que causam hipotensão postural poderiam ser potenciais candidatos para o tratamento da hipertensão). Se um novo fármaco está a ser concebido para uma doença que está fortemente correlacionada com efeitos colaterais graves, em seguida, poderia ser dada especial atenção ao controle da formulação e dosagem da droga nos ensaios clínicos para evitar graves problemas de segurança.

Foi concedida à IBM a Patente U.S. 9 536 194: Método e sistema para explorar as associações entre os efeitos secundários de fármacos e as indicações terapêuticas para esta invenção.

A falta de eficácia e efeitos colaterais adversos são duas das principais razões pelas quais um fármaco falha em ensaios clínicos, cada um representando cerca de 30% das falhas. Modelos computacionais e métodos de aprendizado de máquina que podem derivar insights úteis de grandes quantidades de dados sobre drogas e doenças de várias fontes são muito promissores para reduzir essas taxas de atrito e melhorar o processo de descoberta de fármacos.

Uma das áreas de pesquisa do Centro de Saúde Computacional da IBM Thomas J. Watson Centro de Pesquisa é a informática translacional, que se concentra no desenvolvimento de novas técnicas para extrair conhecimentos e informações de dados biológicos e clínicos para apoiar cientistas biológicos, médicos e pacientes.

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