Horacio Pérez-Sánchez y Antonio Jesús Banegas, investigadores del Grupo de Investigación BIO-HPC de la UCAM, han publicado un artículo en la revista científica con mayor impacto en el área de la biología computacional ‘WIREs Computational Molecular Science’. Este artículo, está relacionado con el proyecto H2020 REVERT, investigación financiada por la Comisión Europea, en la que participa la UCAM, sobre la obtención de tratamientos individualizados para el cáncer colorrectal mediante inteligencia artificial. 

Esta publicación se ha centrado en aglutinar las diversas técnicas de inteligencia artificial para la búsqueda de fármacos, la evolución de estas herramientas en los últimos años y las desventajas o dificultades que tiene la utilización de este tipo de modelos. Todo ello ha ayudado a generar una revisión minuciosa para que cualquier nuevo científico pueda obtener de manera sencilla los conocimientos básicos para poder comenzar a investigar en el complejo campo de la supercomputación de fármacos.

Dentro de las tendencias actuales más significativas, se ha observado la consolidación de métodos avanzados de inteligencia artificial y la aparición del machine learning interpretable. Esta es una técnica revolucionaria que permite entender cómo realizan los cálculos los modelos de inteligencia artificial y facilita la compresión de los datos obtenidos. 

Esta tecnología se está utilizando en el proyecto REVERT para conocer si el paciente padece cáncer colorrectal, el estado de la enfermedad en el que se encuentra y el mejor tratamiento posible para él. Además de este proyecto, en los últimos meses, el Grupo de Investigación BIO-HPC ha desarrollado junto con la universidad china de Lanzhou una nueva herramienta web de acceso libre que utiliza la técnica del machine learning interpretable para la obtención de fármacos (https://heisenberg.ucam.edu:5000/).