Con el objetivo de frenar el dolor y la inflamación causados por la artritis reumatoide, el investigador del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Edgar Eduardo Lara Ramírez, utiliza técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para identificar tratamientos más eficaces y menos invasivos contra esta enfermedad crónico-degenerativa.
Adscrito al Laboratorio de Biotecnología Farmacéutica del Centro de Biotecnología Genómica (CBG), y miembro nivel II del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), el especialista señaló que el uso de IA ha reducido de forma significativa los tiempos y costos de investigación: avances que normalmente llevarían una década se han logrado en apenas un año.
Gracias al machine learning, el equipo de investigación analizó más de 16 mil moléculas aprobadas por la FDA, logrando identificar dos con alto potencial para inhibir la proteína PAD4, clave en el desarrollo de la artritis. Una de ellas se utiliza como antipalúdico y la otra está en etapa clínica con efectos anticancerígenos. Las simulaciones computacionales confirmaron su eficacia en la inhibición de PAD4, que está asociada con la producción excesiva de neutrófilos, células implicadas en la inflamación articular.
Actualmente, los tratamientos convencionales para la artritis reumatoide —como AINEs, esteroides y terapias biológicas— pueden generar efectos secundarios e incrementar la vulnerabilidad a infecciones. Por ello, este enfoque innovador podría representar una solución más segura para mejorar la calidad de vida de quienes padecen esta enfermedad.
El investigador confía en que estos resultados permitirán desarrollar, a mediano plazo, nuevos fármacos que no solo alivien los síntomas, sino que detengan el daño progresivo de manera permanente.
