Cd. Victoria, Tamaulipas.- La joven victorense Vanessa Smer Barreto, investigadora de la Universidad de Edimburgo, formó parte de un equipo multidisciplinario en la lucha por combatir enfermedades degenerativas como el cáncer, haciendo uso de la Inteligencia artificial.

La investigadora Smer Barreto, forma parte del Instituto de Genética y Cáncer, que estableció la manera en la que la inteligencia artificial puede ayudar contra este tipo de males de salud.

Los investigadores utilizaron la Inteligencia Artificial para generar medicamentos senolíticos, que son muy novedosos, y su desarrollo aún toma mucho tiempo y mucho dinero.

La científica explicó lo que son las llamadas células senescentes: las define como células vivas pero que no se multiplican y  todos las tenemos, por ejemplo en lunares. El problema es que estas células están presentes en muchos padecimientos como la artritis, la diabetes y varios tipos de cáncer.

“Cuando estás células senescentes se acumulan traen problemas, hacen que los pacientes con estas enfermedades tengan menos oportunidades de sobrevivir o que la condición de salud se deteriore rápidamente”, explicó.

Para combatirlas y mejorar la calidad de vida de pacientes con esas enfermedades, existen los medicamentos senolíticos, que son muy costosos, por lo que hay que desarrollar medicamento menos costoso y eficaz.

Smer Barreto, comentó que se le ocurrió; “es utilizar modelos de Inteligencia Artificial para encontrar estos senolíticos de una forma más rápida y también mucho menos costosa, y para ello se apoyó en un experto en senescencia, otro experto en Inteligencia Artificial y uno más en descubrimiento de drogas y formamos un equipo con el fin de encontrar estos senolíticos”.

La victorense señaló que utilizaron una database de 58 senolíticos y 2 mil 500 no senolíticos. Con ello se definió el algoritmo para analizar 4 mil 500 componentes, que al final se redujeron a 21, las cuales fueron llevadas a laboratorios para hacer experimentos.

El resultado final fue el hallazgo de tres senolíticos que logran matar a las células senescentes y mantenían vivas a las células normales.

Los componentes son ginkgetina, proveniente del ginkgo biloba; la periplocina, de la periploca; y la oleandrina, de la oleander, está última la más potente.

La confianza del grupo de investigadores es que estos componentes ayuden a combatir enfermedades como el cáncer, particularmente el cáncer de pulmón, así como la osteoartritis, la diabetes, e incluso enfermedades virales como el COVID-19.

Vanessa Smer Barreto detalla la manera en la que se fueron dando los hallazgos más importantes a través de la inteligencia artificial.

“Hicimos muchos chequeos para asegurarnos que los resultados fueran correctos, uno de los que más recuerdo ocurrió chequeando los algoritmos, yo tenía una molécula que me daba una probabilidad muy alta de ser senolítica, del 95%, y casi por error encontré una publicación que ya había descubierto que era un celulítico, fue el momento en que yo tuve confianza”, explicó.

Pero la investigadora recomienda mantener los ojos bien abiertos y utilizar el sentido común cuando se emplea la inteligencia artificial.

“Si los resultados que el algoritmo te está dando son geniales, algo increíble, es probable que esté mal”.

Debido al éxito de la investigación, Vanessa Smer Barreto aseguró que se han conseguido más fondos para continuar con ella, crecer el equipo y hacer experimentos en tejidos humanos.

“Hemos logrado obtener algunos fondos para continuar investigando […] ahora vamos a incluir a un grupo de médicos del Instituto de Reparación y Regeneración de la Universidad de Edimburgo”.

La joven investigadora mexicana aseguró que en este instituto tiene acceso a pulmones de personas que donaron sus cuerpos, junto con los que comenzaran los experimentos.

“Si todo llega a salir bien, y al menos una de las drogas funciona, entonces se podría empezar a pensar en aplicarse a pacientes”, concluyó Vanessa Smer Barreto.

Junto a la tamaulipeca, participaron Andrea Quintanilla, Richard J. R. Elliott, John C. Dawson, Jiugeng Sun, Víctor M. Campa, Álvaro Lorente-Macías, Asier Unciti-Broceta, Neil O. Carragher, Juan Carlos Acosta y Diego A. Oyarzún.