Con el fin de identificar los f\u00e1rmacos m\u00e1s t\u00f3xicos para el h\u00edgado, investigadores del Tecnol\u00f3gico de Monterrey desarrollaron \u201cTimeTGP\u201d, un modelo computacional que utiliza miner\u00eda de datos en series de tiempo para evaluar el efecto que genera cada posible compuesto o f\u00e1rmaco, adem\u00e1s integra la informaci\u00f3n de m\u00faltiples dosis, tiempos y r\u00e9plicas.<\/p>\n
Tras el proceso de clasificaci\u00f3n, los investigadores identificaron seis compuestos de mayor toxicidad, que son: la Isoniazida, utilizada en el tratamiento de la tuberculosis; el Acetaminof\u00e9n que es una clase de analg\u00e9sico usado para tratar dolores leves o moderados, tomarlo demasiado podr\u00eda llevar a un fallo hep\u00e1tico o la muerte.<\/p>\n
El Fenobarbital es el anticonvulsivo m\u00e1s usado actualmente, pero en altas dosis presenta riesgo de insuficiencia hep\u00e1tica; el Diclofenaco se utiliza para reducir la inflamaci\u00f3n y tratar el dolor, pero su alta dosis puede provocar hepatitis con o sin ictericia y en casos aislados hepatitis fulminante. El Isotiocianato de Naftilo tambi\u00e9n es da\u00f1ino para el h\u00edgado, as\u00ed como la Etionina que provoca deficiencia proteica e induce h\u00edgado graso.<\/p>\n
La doctora Julieta Noguez, investigadora del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, campus Ciudad de M\u00e9xico y asesora de la investigaci\u00f3n, detall\u00f3 que \u201cen general, todos los f\u00e1rmacos tienen un cierto grado de toxicidad, pero es muy complejo detectar sus posibles efectos secundarios. Ante esta situaci\u00f3n fue que se realiz\u00f3 dicho estudio gen\u00f3mico para detectar los posibles da\u00f1os que diversos f\u00e1rmacos pueden ocasionar a los \u00f3rganos, en particular al h\u00edgado\u201d.<\/p>\n
Proceso de clasificaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n Mediante el uso de machine learning y big data, se categorizaron los compuestos m\u00e1s t\u00f3xicos en modelos humanos in vitro, en rata en vivo y rata en vitro mediante niveles de expresi\u00f3n de genes. Con esta metodolog\u00eda el estudio identific\u00f3 los seis compuestos m\u00e1s t\u00f3xicos que se agrupan consistentemente en estos tres modelos.<\/p>\n El sistema desarrollado por los investigadores eval\u00faa individualmente los f\u00e1rmacos, utilizando un proceso bayesiano, el cual ordena los genes con base en los cambios entre condiciones, tiempos y r\u00e9plicas. Posteriormente, el investigador puede realizar an\u00e1lisis sobre m\u00faltiples compuestos o f\u00e1rmaco y dosis de la base de datos, para evaluar las hip\u00f3tesis generadas.<\/p>\n El estudio gen\u00f3mico fue desarrollado por H\u00e9ctor Alberto Rueda y Roberto Alejandro C\u00e1rdenas, estudiantes de doctorado del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, bajo la asesor\u00eda de la doctora Julieta Noguez y la doctora Claudia Rangel, investigadora del Instituto Nacional de Medicina Gen\u00f3mica; y la participaci\u00f3n de Iv\u00e1n Imaz, colaborador del mismo instituto.<\/p>\n FUENTE:\u00a0Agencia ID<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Con el fin de identificar los f\u00e1rmacos m\u00e1s t\u00f3xicos para el h\u00edgado, investigadores del Tecnol\u00f3gico de Monterrey desarrollaron \u201cTimeTGP\u201d, un modelo computacional que utiliza miner\u00eda de datos en series de tiempo para evaluar el efecto que genera cada posible compuesto o f\u00e1rmaco, adem\u00e1s integra la informaci\u00f3n de m\u00faltiples dosis, tiempos y r\u00e9plicas.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":10616,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[370],"tags":[],"class_list":["post-10615","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-salud"],"yoast_head":"\n