El aprendizaje automático leyó la forma de células cerebrales enfermas y eligió nueve fármacos ya aprobados que las calmaron

Investigadores encabezados por la Universidad Flinders de Australia publicaron el 20 de agosto en Nature Communications un estudio que describe un cribado de fármacos para el síndrome de Sanfilippo, una demencia infantil hereditaria que va retirando la memoria, la conducta y la capacidad física y que no tiene tratamiento ampliamente disponible. El equipo cultivó células cerebrales de niños afectados; trabajos anteriores habían mostrado que esas células se vuelven anormalmente excitables en fases tempranas del desarrollo y quedan atrapadas en sobrerrégimen. Después probaron sobre ellas 63 medicamentos ya aprobados por la Administración de Productos Terapéuticos de Australia, usando imagen y aprendizaje automático para puntuar qué compuestos devolvían a las células enfermas hacia un estado sano. Nueve mejoraron significativamente la función celular en dos semanas: algunos redujeron el daño celular, otros restauraron la señalización asociada al aprendizaje y la conducta, y las combinaciones funcionaron mejor que los fármacos aislados. El artículo — "Drug screen and machine learning predict neuroprotective agents in a preclinical human model of childhood dementia", de Zarina Greenberg y colegas — deja claro que se trata de un modelo de laboratorio. Ninguno de los nueve ha demostrado ser seguro ni eficaz contra la demencia infantil en pacientes.

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