Investigadores de la Universidad de Brown desarrollaron un modelo de redes neuronales basado en Physics-Informed Neural Networks (PINN) para predecir con alta precisión la liberación de fármacos en sistemas biológicos. El avance promete acelerar el desarrollo de medicamentos al reducir la necesidad de experimentación física en las etapas tempranas de formulación.
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El mecanismo tecnológico detrás de Investigadores
Un equipo de ingenieros biomédicos de la Universidad de Brown publicó un estudio donde demuestran que las redes neuronales informadas por física (PINN) pueden predecir la cinética de liberación de fármacos con una precisión comparable a los experimentos de laboratorio, pero en una fracción del tiempo. El modelo integra ecuaciones de transporte de masa con datos empíricos limitados para simular cómo un compuesto farmacéutico se libera en diferentes tejidos y condiciones fisiológicas.
El enfoque PINN se diferencia de los modelos tradicionales de machine learning porque incorpora las leyes físicas que gobiernan el sistema —en este caso, las ecuaciones de difusión y convección que describen el movimiento de moléculas en medios biológicos— como parte de la función de pérdida de la red neuronal. Esto permite al modelo hacer predicciones precisas incluso con conjuntos de datos de entrenamiento reducidos, un desafío común en la investigación farmacéutica donde los experimentos son costosos y los datos etiquetados escasean.
Los investigadores validaron su modelo con datos experimentales de liberación de varios compuestos en hidrogeles y simulaciones de tejidos, obteniendo correlaciones superiores al 95 por ciento con los resultados de laboratorio. El siguiente paso, según el equipo, es escalar el modelo para predecir la liberación de fármacos en sistemas más complejos, incluyendo modelos de órganos en chip y eventualmente tejidos humanos.
El trasfondo de mercado y el cambio de paradigma
El desarrollo de fármacos es un proceso notoriamente lento y costoso: llevar un nuevo medicamento al mercado puede tomar más de una década y costar más de mil millones de dólares. Las etapas tempranas de formulación y prueba de liberación son particularmente intensivas en experimentación física, lo que las convierte en candidatas ideales para la simulación computacional asistida por IA.
Las redes neuronales informadas por física (PINN) son una técnica relativamente reciente que combina el poder de aproximación de las redes profundas con las restricciones impuestas por las ecuaciones diferenciales que describen sistemas físicos. A diferencia de los modelos de IA puramente basados en datos, las PINN pueden generalizar más allá de los datos de entrenamiento porque entienden la física subyacente, lo que las hace particularmente valiosas en aplicaciones científicas e ingenieriles donde los datos experimentales son escasos.
✦ INFOGRAFIA: Relaciones de Decision Estrategico
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Qué significa para el mercado
- Evaluación de la viabilidad técnica y operativa antes de escalar.
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Preguntas Frecuentes
✦ ¿Cuál es el impacto principal de este desarrollo?
Marca un hito de optimización y eficiencia técnica en la industria de IA.
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