Para reducir los tiempos en que se reciben los resultados de un análisis de farmacorresistencia para la tuberculosis, investigadoras de la Universidad Autónoma de Baja California (UABC) desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial para determinar la resistencia molecular a fármacos en pacientes con esta bacteria.
Las doctoras Dora Luz Flores y Raquel Muñiz Salazar participarán en la convocatoria 2022 del Espacio de Innovación UNAM-HUAWEI para presentar una nueva propuesta que les permita acceder a más recursos de cómputo de alto desempeño.
Y es que generaron una base de datos que permitirá conocer en tiempo real la probabilidad de que un paciente responda o no al tratamiento de primera línea.
“Para crear la base de datos fue necesario tener acceso a espacios de almacenamiento del orden de terabytes porque se trabajó con el genoma completo de las cepas de Mycobacterium tuberculosis”, señalaron.
Recordaron que la incidencia de tuberculosis en 2020 en México fue de 16 mil 617 casos, de los cuales el 55 por ciento se ubicó en población activa entre los 24 y 50 años de edad, según datos de la Secretaría de Salud (SSA).
Por ello –comentaron– el desarrollo del algoritmo permitirá reducir los tiempos en que se reciben los resultados de un análisis de farmacorresistencia, lo que conlleva a que más pacientes reciban los fármacos adecuados en el tiempo óptimo.
Todo esto será posible gracias a una alianza para promover el desarrollo de capacidades digitales en México entre la Máxima Casa de Estudios y el líder de telecomunicaciones a nivel mundial Huawei.
