Inteligencia Artificial & Alzheimer
IGC Pharma SAS está aprovechando el poder transformador de la Inteligencia Artificial para explorar décadas de investigación sobre el Alzheimer, revelando nuevas perspectivas y desarrollando tratamientos avanzados más rápido que nunca para un envejecimiento más saludable.
¿Qué es la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a sistemas basados en reglas que imitan el comportamiento y la inteligencia humana, incluyendo la resolución de problemas, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje. En particular, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo permiten identificar patrones o tendencias que no son reconocibles mediante los métodos tradicionales de análisis de datos.
Medicina Personalizada
La enfermedad de Alzheimer es la principal causa de demencia y la séptima causa de muerte en los Estados Unidos¹.
El impacto global de la enfermedad de Alzheimer es devastador, con más de 55 millones de personas que la padecen y otras demencias relacionadas en 2022. Se estima que esta cifra crecerá a 78 millones en 2030 y a 139 millones en 2050 si no se desarrolla una cura².
Enfoques Tradicionales:
Las opciones de tratamiento actuales ofrecen cierto alivio, pero a menudo no logran abordar las necesidades específicas de cada paciente. A pesar de la falta de una cura, están surgiendo medicamentos que pueden ralentizar la progresión de la enfermedad o aliviar sus síntomas¹. Sin embargo, estos tratamientos suelen seguir un enfoque genérico y no personalizado, lo que no es óptimo, ya que ignora la variabilidad individual en factores como la genética, la alimentación, el entorno y el estilo de vida³. Como consecuencia, esto puede aumentar los efectos secundarios no deseados o permitir que la enfermedad siga avanzando debido a las diferentes respuestas de los pacientes³.
Nuestra Solución de Medicina Personalizada:
En IGC Pharma SAS, creemos que un enfoque más personalizado es clave para lograr avances en el tratamiento del Alzheimer. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA).
Al comprender mejor las necesidades de cada paciente y adaptar los tratamientos a sus características específicas, podemos mejorar significativamente la calidad de vida y los resultados clínicos de toda la comunidad afectada por la enfermedad de Alzheimer. Por ejemplo, mediante el uso de IA para analizar marcadores genéticos individuales, es posible identificar qué tratamientos son más efectivos para cada paciente.
Este enfoque de medicina personalizada abre la puerta a un futuro en el que los tratamientos para el Alzheimer se ajusten a la biología única de cada paciente, impulsando una nueva era de terapias personalizadas para esta enfermedad.
- National Institute on Aging, “Alzheimer’s disease fact sheet”.
- L. B. Eisenmenger et al., “Vascular contributions to alzheimer’s disease,” Translational Research, vol. 254, pp. 41–53, Apr. 2023. doi:10.1016/j.trsl.2022.12.003
- B. Balch, “Making medicine personal: Moving away from a one-size-fits-all approach to health care,” AAMC.
Descifrando los Secretos del Alzheimer a Través de la Revolución de la Inteligencia Artificial
El poder de la IA en la investigación del Alzheimer en IGC Pharma SAS es revelar los secretos ocultos en los datos de los ensayos clínicos. Estamos aprovechando esta tecnología transformadora para impulsar avances innovadores en diversas etapas de la enfermedad.
Subtipificación de la Enfermedad de Alzheimer
La IA nos permite analizar enormes volúmenes de datos e identificar factores en los pacientes que impactan significativamente en los resultados clínicos. Al descubrir patrones y tendencias ocultos que los métodos tradicionales no pueden detectar, podemos clasificar a los pacientes según sus diferentes respuestas a los tratamientos. Esto nos permite identificar subtipos de la enfermedad de Alzheimer que requieren enfoques terapéuticos modificados, abriendo el camino hacia un futuro de medicina personalizada.
Modelos Predictivos para una Mejor Atención al Paciente
Más allá de identificar subgrupos de pacientes, la IA desempeña un papel clave en la creación de modelos que evalúan la progresión de la enfermedad en cada individuo. Estos modelos monitorean síntomas y signos vitales, permitiéndonos predecir posibles eventos adversos con anticipación. Con este enfoque proactivo, garantizamos una mejor atención al paciente y una mejor calidad de vida.
Democratizando la Detección Temprana
La detección temprana es crucial para manejar la enfermedad de Alzheimer. Estamos desarrollando modelos de inteligencia artificial multimodal entrenados con grandes volúmenes de datos. Lo más importante es que estos modelos no dependen necesariamente de técnicas de imagen costosas. Este enfoque en la accesibilidad garantiza que nuestros modelos puedan beneficiar a una población más amplia, especialmente en regiones de bajos ingresos donde el acceso a herramientas de diagnóstico tradicionales es limitado.
IA para Estrategias Preventivas
La lucha contra el Alzheimer no se detiene en el tratamiento. Nuestros modelos de IA van más allá de los factores médicos y analizan elementos socioeconómicos que pueden influir significativamente en el riesgo de desarrollar la enfermedad. Al abordar estas disparidades sociales, buscamos desarrollar estrategias preventivas que puedan reducir el riesgo de Alzheimer en una población más amplia.
Un Futuro Libre de Alzheimer's
Al aprovechar el poder de la IA en diversas etapas de la investigación sobre el Alzheimer, IGC Pharma SAS está comprometida con el desarrollo de tratamientos personalizados, la mejora de la atención al paciente y el descubrimiento de una cura para esta devastadora enfermedad. Creemos que la IA es la clave para hacer posible un futuro libre de Alzheimer.
Nuestros Servicios
- Estratificación de Pacientes para Medicina Personalizada: Aplicación de IA para analizar datos genéticos y clínicos, permitiendo la identificación de subtipos de pacientes y la personalización de tratamientos según sus necesidades individuales.
- Modelos de Detección Temprana de Enfermedades: Desarrollo de algoritmos de IA capaces de identificar biomarcadores tempranos y predecir la progresión de enfermedades, facilitando intervenciones oportunas.
- Reposicionamiento y Descubrimiento de Fármacos: Uso de IA para analizar datos de medicamentos existentes y descubrir nuevas aplicaciones terapéuticas o candidatos a fármacos innovadores.
Aprovechando el Poder de la Inteligencia Artificial para el Descubrimiento de Fármacos
Como empresa comprometida con la prevención y detección temprana de la enfermedad de Alzheimer, también estamos interesados en estudiar condiciones asociadas con un mayor riesgo de desarrollar demencia, como la obesidad y la diabetes. Un nivel elevado de glucosa en el cerebro aumenta el riesgo de desarrollar Alzheimer al exacerbar la neuroinflamación y el daño neuronal causado por marcadores característicos de la enfermedad, como el Aβ42 fibrilar¹. Se sabe que la hiperglucemia altera la función del sistema inmunológico mediante la glicación y oxidación del factor inhibidor de la migración de macrófagos (MIF), lo que inhibe la capacidad del cerebro para estimular las células gliales². Además, el cerebro de un paciente con Alzheimer sufre resistencia a la insulina, lo que se ha relacionado con la alteración de la señalización neuronal y los procesos de memoria².
Dado que la enfermedad de Alzheimer y la diabetes tipo 2 (T2DM) comparten procesos patológicos similares, la literatura se ha enfocado en el uso de fármacos antidiabéticos para ralentizar la progresión de la enfermedad. En particular, los agonistas del receptor del péptido similar al glucagón tipo 1 (GLP-1R) han demostrado reducir la neuroinflamación y el estrés oxidativo, promover efectos neurotróficos y disminuir la acumulación de Aβ y la hiperfosforilación de la proteína tau en modelos de Alzheimer. Esto los convierte en candidatos prometedores para el tratamiento del Alzheimer y la obesidad³.
Aprovechando el poder del aprendizaje profundo para identificar posibles candidatos a fármacos, estamos utilizando nuestra propia biblioteca de moléculas para encontrar agonistas de GLP-1 y/o GIP.
Hemos entrenado modelos basados en una herramienta de código abierto que predice la probabilidad de interacción entre una molécula pequeña y una proteína. Hemos modificado esta herramienta para predecir la probabilidad de que una molécula sea un agonista de GLP-1 y/o GIP. Nuestros resultados preliminares indican que nuestras moléculas 1A, 1B y 1C son candidatas prometedoras. Actualmente, seguimos evaluando su viabilidad mediante acoplamiento molecular.
Asesor Científico
Estamos trabajando con el profesor Pablo Arbeláez, PhD, director del Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial (CinfonIA) de la Universidad de los Andes, Colombia.
CinfonIA es el primer centro académico en América Latina dedicado al estudio de la inteligencia artificial. Su misión es transformar el mundo con IA para el beneficio de la humanidad, basándose en la excelencia académica, principios éticos e investigación responsable.
El profesor Pablo Arbeláez se graduó con honores del programa de doctorado en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de París-Dauphine. Entre 2007 y 2014, fue investigador en el Grupo de Visión por Computadora de la Universidad de California, Berkeley. Desde 2014, es profesor en el Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes y, desde 2020, director de CinfonIA. Ese mismo año, el algoritmo Tsinghua AMiner Academic Data lo reconoció como uno de los 100 investigadores más influyentes en IA por su impacto en el campo durante la última década.
Nuestro Equipo
Paola Ruiz, MS
Gerente de Inteligencia Artificial
Paola lidera el equipo de IA. Su experiencia se centra en algoritmos de inteligencia artificial y sus aplicaciones en el ámbito médico. Trabaja en estrecha colaboración con el profesor Arbeláez, de quien también es estudiante. Es la principal responsable del entrenamiento, prueba y despliegue de los modelos de IA.
Nestor González, BE
Ingeniero de Inteligencia Artificial
Ingeniero de sistemas y computación con experiencia en la aplicación de IA en el ámbito médico. Ha trabajado en el desarrollo de modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y señales fisiológicas.
Daniel Crovo, MS
Ingeniero de Inteligencia Artificial
Ingeniero eléctrico con experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas y señales fisiológicas. Está comprometido con la aplicación de la IA en la investigación médica, especialmente en el estudio del envejecimiento.
Un Esfuerzo Multidisciplinario
Claudia Grimaldi, MBA
Manageing Director
Responsable de formar y gestionar un equipo internacional de médicos, científicos y asesores que llevan a cabo y supervisan ensayos pre-clínicos y clínicos registrados en la FDA, enfocados en la enfermedad de Alzheimer.
Evelyn
Gutiérrez, ChemE
Gerente Científica
Ingeniera química, actualmente cursando una maestría en Epidemiología Clínica. Tiene experiencia en investigación clínica enfocada en la enfermedad de Alzheimer y lidera nuestro ensayo clínico multicéntrico de fase 2, controlado con placebo, sobre agitación relacionada con la demencia en el Alzheimer. Aporta datos y hallazgos de los ensayos clínicos a nuestros modelos de IA.
Dr. Juanita Arbeláez, MD, MPH
Doctora
Médica con una maestría en Epidemiología y actualmente cursando una maestría en Bioética. Aporta su conocimiento en neurología, especialmente en enfermedades neurodegenerativas, a nuestras iniciativas de inteligencia artificial.
Margarita Venegas, MS
Psicóloga Clínica
Psicóloga clínica y de la salud con un sólido conocimiento en evaluación clínica e investigación cuantitativa y cualitativa. Su experiencia en la interpretación de resultados de ensayos clínicos, a través de diversas escalas neuropsiquiátricas, contribuye al desarrollo de nuestras iniciativas en inteligencia artificial.
