Científicos recurren a los algoritmos para identificar qué medicamentos podrían ser los mejores para tratar la enfermedad.

Desde hace un año los médicos tratan de identificar cuáles serían los mejores medicamentos contra la Covid-19. Aún sin resultados demasiado concluyentes, la tecnología sí que podría suponer un aliciente a localizar aquellas medicinas más efectivas contra la pandemia.

El machine learning podría ser la clave en este sentido. Así lo pone de manifiesto un estudio publicado en la revista Nature Communications en el que se indica que el machine learning podría identificar qué medicamentos podrían utilizarse para combatir la Covid-19.

La idea surge a fin de ayudar a los científicos a concentrar sus esfuerzos en realizar ensayos clínicos para comprobar la efectividad de la medida.

En el estudio han participado tanto futuros doctores como investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts, como de la Universidad de Harvard y de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich. Todos ellos tratan de usar el machine learning para encontrar cuáles son los medicamentos más prometedores para curar la enfermedad.

Autocodificador

Para ello han partido de lo que ya se conoce, las personas mayores son las más afectadas por la Covid-19, sobre todo a causa del envejecimientos. Así que han hecho una lista de posibles medicamentos. En ese sentido la lista se ha generado con una técnica de aprendizaje automático conocida como autocodificador. Finalmente, con algoritmos estadísticos han identificado las áreas de superposición para identificar la red de expresión de genes precisa en la cual un medicamento debería actuar para combatir la Covid-19 en los mayores.

Hasta la fecha, la Inteligencia Artificial y el machine learning se han presentado como herramientas poderosas frente a la pandemia. Y es que a mediados de 2020, un grupo de científicos de la Universidad de Michigan han presentado un estudio en el que probaron la IA para recrear la fórmula de once medicamentos. Con esto han podido fabricar medicamentos que aún no han desvelado y aumentar la producción de productos útiles ocntra la pandemia.