Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han creado un sistema que detecta los nombres de fármacos en textos biomédicos para integrarlo en un prototipo que desarrollan para reconocer y clasificar las interacciones entre medicamentos, que pueden afectar a la seguridad del paciente.
Una interacción farmacológica ocurre cuando los efectos de un fármaco se modifican por la presencia de otro. Las consecuencias pueden ser perjudiciales si la interacción causa un aumento de la toxicidad del fármaco o la disminución de su efecto, pudiendo provocar incluso la muerte del paciente, en los peores casos. En la actualidad existen bases de datos para chequear posibles interacciones entre los fármacos administrados al paciente, pero el principal problema es que muchas de ellas tienen periodos de actualización de hasta tres años. “La literatura biomédica es el mejor sistema para estar al día en lo que se refiere a la información sobre nuevas interacciones, pero cada año se publican unos 300.000 artículos relacionados sólo en el dominio de la farmacología, por lo que el personal médico está desbordado ante tal avalancha de información”, comenta una de las autoras de esta investigación, Isabel Segura, del grupo de Bases de Datos Avanzadas (LABDA) de la UC3M.
Una vez localizado un problema sólo hay que buscar una solución. En este caso, resulta necesario desarrollar herramientas automáticas que permitan al personal médico una gestión y acceso eficiente a toda esta información, según las investigadoras, que han creado un sistema para la detección de nombres de fármacos en textos biomédicos con una precisión de alrededor de un 90 por ciento, según informa el artículo científico que han publicado en la revista Drug Discovery Today las profesoras Isabel Segura y Paloma Martínez, del departamento de Informática de la UC3M, y María Segura, del Hospital Universitario de Móstoles. El sistema combina recursos terminológicos y las reglas de nomenclatura recomendadas por la Organización Mundial de la Salud.
“El sistema que describimos permite la identificación de nombres de fármacos y su clasificación dentro de familias de fármacos en los textos científicos”, explica la profesora Segura. “En nuestro caso – señala - es un paso previo y crucial para la extracción de interacciones entre fármacos a partir de la literatura relacionada que facilite la actualización de las bases de datos especializadas, complementando los métodos manuales empleados en la actualidad”. Sin embargo, el sistema ya podría tener una utilidad inmediata para mejorar los buscadores actuales, que basan su funcionamiento exclusivamente en los términos que aparecen en los documentos añadiendo algo de significado. Un buscador semántico, por ejemplo, podría mejorar los resultados de una búsqueda para una familia de fármacos para incluir los artículos que hablen de fármacos concretos de esa familia.
Actualmente las investigadoras trabajan en el desarrollo de un prototipo para la extracción de interacciones, empleando este sistema de reconocimiento y clasificación de fármacos. “Ya tenemos desarrollados dos prototipos distintos, uno basado en el uso de patrones e información lingüística y un segundo basado en técnicas de aprendizaje automático”, explica la directora del LABDA, Paloma Martínez. “Estamos evaluándolos comparando sus resultados con los que propondría un especialista y para medir hemos anotado manualmente una colección de documentos con interacciones que esperamos publicar con una licencia abierta la próxima primavera”, aunque también indica que en un entorno tan sensible como la salud es importante tener en cuenta que las soluciones automáticas solo pueden facilitar las tareas rutinarias y servir de apoyo, mientras que las decisiones finales son tarea del experto.
En la actualidad, nuestra sociedad consume muchos fármacos y existe una fuerte tendencia a la polifarmacia (preparados con dos o más principios activos) o la politerapia (combinación de dos o más fármacos). Ambos son factores influyentes en la aparición de interacciones farmacológicas ya que cuantos más fármacos toma un paciente, mayor es la probabilidad de que se produzca una interacción adversa. Los principales grupos de riesgo son las personas mayores y enfermos polimédicados. En nuestro país, la población mayor de 65 años supone un 11.37 % con una media de prescripción de 4 fármacos y el número de fármacos prescritos aumenta con la edad del paciente. Además de afectar a la seguridad del paciente, estas interacciones farmacológicas conllevan un importante incremento en el gasto médico.
Referencia:
Título: “Drug name recognition and classification in biomedical texts. A case study outlining approaches underpinning automated systems”
Autoras: Isabel Segura Bedmar, Paloma Martínez Fernández y María Segura Bedmar
Revista: Drug Discovery Today. Volumen 13, número 17-18, páginas 817-823, sep 2008 ISSN: 1359-6446
Más información:
Oficina de Información Científica de la Universidad Carlos III de Madrid
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