Takeda impulsó un proyecto basado en inteligencia artificial con pacientes virtuales para evaluar la eficacia y seguridad de dos fármacos en el tratamiento de Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH). De acuerdo con la farmacéutica, los resultados apuntan a que este tipo de investigaciones podrían condicionar el diseño de estudios clínicos y establecer parámetros para conformar una medicina personalizada.
El proyecto Mathrix consiste en simulaciones, hechas en un” ordenador in silico clinical trial” (ISCT), que mediante pacientes virtuales permite estudiar la eficacia, seguridad y tolerabilidad de fármacos. Este ensayo clínico se enfoca en estudiar y comparar el comportamiento de dos moléculas utilizadas en el tratamiento de TDAH.
De acuerdo con información de Takeda con acceso para NotiPress, cerca de 6% de la población infantil a nivel mundial se ve afectada por TDAH. Además, se ha identificado que este trastorno persiste en la edad adulta, en más del 50% de los casos. Con el objetivo de profundizar en el tratamiento de este trastorno, la farmacéutica desarrolló el proyecto Mathrix.
Mediante Mathrix, Takeda, pudo evaluar la eficacia de los dos fármacos en diferentes perfiles de pacientes. Es decir, pacientes virtuales con diferentes características demográficas, como edad, sexo, índice de Masa Corporal (IMC), entre otros. Los resultados demostraron que ambas moléculas tienen eficacias similares y modulan los procesos psicofisiopatológicos comunes en el TDAH.
A su vez, se determinó que las características demográficas son relevantes en el efecto de los fármacos, especialmente por factor de edad e IMC. Del mismo modo, se observó, las comorbilidades comunes del TDAH, como depresión y trastorno por atracón, influyen en la eficacia de estas. Por otra parte, se identificó, que las moléculas pueden dirigirse a diferentes objetivos terapéuticos de la enfermedad.
De este modo, los doctores a cargo del proyecto Mathrix, Cecilio Alamo, Jose Ramón Gutierrez Casares y Javier Quinter, aseveran, que esta clase de modelos basados en IA, permiten predecir las respuestas de fármacos en diversos perfiles de pacientes. Aunque, el comunicado específica, el proyecto no tiene validación química, marca un precedente en la innovación y diseño de estudios clínicos. Los cuales podrían establecer estándares y estrategias para conformar una medicina personalizada. Es decir, la selección de fármacos y tratamientos basados en el perfil de cada paciente, tomando en cuenta características demográficas y antecedentes clínicos.
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