«En este artículo, analizamos los enfoques emergentes para reutilizar los agentes utilizados para tratar enfermedades que comparten vías patogénicas con la diabetes tipo 1 y seleccionar combinaciones sinérgicas de fármacos para maximizar la eficacia terapéutica. Analizamos cómo las tecnologías multiómicas emergentes, incluido el análisis del procesamiento y la presentación de antígenos a las células inmunitarias adaptativas, pueden conducir al descubrimiento de nuevos biomarcadores y la posterior traducción a inmunoterapias específicas de antígenos. También analizamos el potencial de utilizar la inteligencia artificial para crear modelos de «gemelos digitales» que permitan realizar pruebas in silico rápidas de agentes personalizados, así como determinar la dosis. Para concluir, analizamos algunas limitaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, incluidas las cuestiones relacionadas con la interpretabilidad y el sesgo de los modelos, así como la necesidad continua de realizar estudios de validación mediante ensayos de intervención confirmatorios.»
Shapiro, MR, Tallon, EM, Brown, ME et al. Aprovechamiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para acelerar el descubrimiento de terapias modificadoras de la enfermedad en la diabetes tipo 1. Diabetologia (2024). https://doi.org/10.1007/s00125-024-06339-6
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