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Por Michael Haederle

Apuntando a la precisión

Los investigadores dicen que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático podrían mejorar la revisión científica por pares

Mientras la pandemia de COVID-19 se ha extendido por todo el mundo, los investigadores han publicado cientos de artículos cada semana en los que informan sus hallazgos, muchos de los cuales no se han sometido a un proceso exhaustivo de revisión por pares para evaluar su confiabilidad.

En algunos casos, la investigación mal validada ha influido enormemente en las políticas públicas, como cuando un equipo francés informó que los pacientes con COVID se curaron con una combinación de hidroxicloroquina y azitromicina. La afirmación fue ampliamente publicitada y pronto a los pacientes estadounidenses se les recetaron estos medicamentos con una autorización de uso de emergencia. Sin embargo, la investigación adicional que involucró a un mayor número de pacientes ha arrojado serias dudas sobre estas afirmaciones.

Con tanta información relacionada con COVID que se publica cada semana, ¿cómo pueden mantenerse al día los investigadores, los médicos y los legisladores? 

En un comentario publicado esta semana en Nature Biotechnology, El científico Tudor Oprea, MD, PhD de la Universidad de Nuevo México, y sus colegas, muchos de los cuales trabajan en empresas de inteligencia artificial (IA), argumentan que la IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de ayudar a los investigadores a separar el trigo de la paja.

Tudor Oprea, MD, PhDOprea, profesor de Medicina y Ciencias Farmacéuticas y jefe de la División de Informática Traslacional de la UNM, señala que el sentido de urgencia para desarrollar una vacuna e idear tratamientos efectivos para el coronavirus ha llevado a muchos científicos a eludir el proceso tradicional de revisión por pares publicando "preprints ”- versiones preliminares de su trabajo - en línea.

Si bien eso permite una rápida difusión de los nuevos hallazgos, “El problema surge cuando las afirmaciones sobre ciertos medicamentos que no han sido validados experimentalmente aparecen en el mundo de la preimpresión”, dice Oprea. Entre otras cosas, la mala información puede llevar a los científicos y médicos a perder tiempo y dinero persiguiendo pistas ciegas.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden aprovechar la potencia informática masiva para verificar muchas de las afirmaciones que se hacen en un artículo de investigación, sugieren los autores, un grupo de investigadores del sector público y privado de los EE. UU., Suecia, Dinamarca, Israel, Francia. Reino Unido, Hong Kong, Italia y China dirigidos por Jeremy Levin, presidente de la Organización de Innovación Biotecnológica, y Alex Zhavoronkov, Director Ejecutivo de InSilico Medicine.

"Creo que hay un potencial tremendo allí", dice Oprea. "Creo que estamos en la cúspide del desarrollo de herramientas que ayudarán con el proceso de revisión por pares".

Aunque las herramientas no están completamente desarrolladas, “Nos estamos acercando mucho a permitir que los sistemas automatizados digieran toneladas de publicaciones y busquen discrepancias”, dice. "No tengo conocimiento de ningún sistema de este tipo que exista actualmente, pero estamos sugiriendo que, con la financiación adecuada, esté disponible".

La minería de texto, en la que una computadora revisa millones de páginas de texto en busca de patrones específicos, ya ha sido "tremendamente útil", dice Oprea. "Estamos progresando en eso".

Desde que se apoderó de la epidemia de COVID, el propio Oprea ha utilizado métodos computacionales avanzados para ayudar a identificar medicamentos existentes con actividad antiviral potencial, seleccionados de una biblioteca de miles de candidatos.

“No estamos diciendo que tengamos una cura para la deficiencia de la revisión por pares, pero estamos diciendo que la cura está al alcance y podemos mejorar la forma en que el sistema se implementa actualmente”, dice. "Tan pronto como el próximo año, podremos procesar muchos de estos datos y servir como recursos adicionales para respaldar el proceso de revisión por pares".

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