Resultan diversos los usos que ha tenido la inteligencia artificial en la actualidad y que han contribuido a facilitar las tareas en diferentes áreas. Desde la fotografía, pasando por los coches autónomos hasta los videojuegos; no cabe duda de que la inteligencia artificial se encuentra más presente que nunca en nuestras vidas.
Lo último surgido dentro de esta tecnología viene de parte de un equipo de investigadores de la Universidad de Missouri, quienes se encuentran trabajando en el desarrollo de nuevas terapias farmacológicas enfocadas en el tratamiento de diferentes patologías, entre ellas el cáncer.
Denominada como red neuronal gráfica, este tipo de inteligencia artificial posee herramientas que pueden resultar de gran ayuda para los científicos al reducir notablemente el tiempo implicado en el análisis de grandes volúmenes de datos obtenidos como resultado del estudio de las proteínas, específicamente de su dinámica.
De acuerdo a lo expresado por Dong Xu (profesor distinguido del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montreal), los procedimientos realizados bajo este método resultan lo suficientemente eficaces para conseguir nuevas maneras de reconocer los sitios de destino en las proteínas y así lograr que los fármacos surtan su efecto con mayor precisión.
Así también, Xu indicó que con este método es posible replicar los cambios experimentados por las proteínas bajo diferentes condiciones, de manera que a partir de los resultados se pueda establecer su relación con otras funciones ejercidas en el organismo.
Añadido a esto, Xu señaló que en el pasado las personas encargadas de diseñar los fármacos veían la estructura de la proteína e identificaban algunos puntos donde enfocar sus terapias.
A través de la red neuronal grafica se logra establecer una vía entre distintas zonas de la proteína, lo cual resulta de gran utilidad para los científicos ya que les permite a estos contemplar otros puntos de destino para implementar sus terapias dirigidas. Esta acción ayudaría a incrementar la posibilidad de éxito de la terapia tras su aplicación.
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