Questo lo scopo di una ricerca sui farmaci preclinici condotta da un team di ricercatori americani.
Un team di ricercatori della Icahn School of Medicine del Mount Sinai di New York ha creato un modello di intelligenza artificiale che può prevedere con maggiore precisione quali farmaci esistenti, attualmente non classificati come dannosi, possono effettivamente portare a disabilità congenite. Il modello (knowledge graph), descritto in Communications Medicine, ha anche il potenziale per prevedere il coinvolgimento di composti preclinici che potrebbero danneggiare il feto in via di sviluppo.
A tal fine è stato utilizzato ReproTox-KG, con apprendimento semi-supervisionato (SSL), dando priorità a 30mila farmaci preclinici a piccole molecole per il loro potenziale di attraversare la placenta e indurre difetti alla nascita.
“Abbiamo voluto migliorare la nostra comprensione della salute riproduttiva e dello sviluppo fetale, mettendo soprattutto in guardia sulla possibilità che nuovi farmaci, prima di essere commercializzati e distribuiti, causino difetti alla nascita“, afferma Avi Ma’ayan, professore di Scienze farmacologiche e direttore del Mount Sinai Center for Bioinformatics.
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I ricercatori prevedono di utilizzare un simile approccio basato su grafici per altri progetti incentrati sulla relazione tra geni, farmaci e malattie. Mirano inoltre a utilizzare il set di dati elaborato come materiale di formazione per corsi e seminari sull’analisi bioinformatica. Inoltre hanno in programma di estendere lo studio per prendere in considerazione dati più complessi, come l’espressione genica da tessuti specifici e tipi di cellule raccolti in più fasi di sviluppo.
Redazione Nurse Times
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