Los efectos adversos de los medicamentos son una de las principales causas de muerte en el mundo, responsables de millones de ingresos hospitalarios y costos sanitarios que superan los 450.000 millones de euros anuales. A pesar de ello, aún no existe una base de datos estandarizada y exhaustiva que compile los riesgos medicamentosos de forma accesible para la investigación. La mayor parte de la información sigue almacenada en etiquetas técnicas en formato libre.
Para resolver esta carencia, investigadores de Cedars-Sinai Medical Center y otras instituciones desarrollaron OnSIDES, una base de datos generada mediante modelos de lenguaje natural entrenados para identificar eventos adversos directamente desde etiquetas técnicas de medicamentos aprobadas por agencias regulatorias como la FDA. Esta herramienta ya ha procesado más de 47.000 etiquetas, incluyendo combinaciones de 3.233 ingredientes activos.
La clave de este avance está en el uso de modelos entrenados con textos biomédicos específicos, como PubMedBERT, que permiten identificar con alta precisión los fragmentos de texto donde se reportan efectos secundarios. El modelo alcanzó un F1 score de 0,90 y una precisión global del 95%, superando ampliamente metodologías previas.
«OnSIDES proporciona la base de datos más completa y actualizada de eventos adversos de medicamentos a partir de las etiquetas», dijo Nicholas Tatonetti, vicepresidente de biomedicina computacional en Cedars-Sinai y autor del estudio.
«Este trabajo permite a los investigadores y médicos estudiar sistemáticamente la seguridad de los medicamentos».
Millones de pares medicamento-efecto adverso al alcance de todos
El resultado es una base de datos de más de 3,6 millones de pares medicamento-evento adverso. Cada registro indica qué efecto se asocia a qué fármaco, incluyendo datos específicos para población pediátrica y advertencias graves provenientes de secciones especiales.
«Mientras que muchos estudios de seguridad de fármacos se llevan a cabo en medicamentos individuales durante ensayos clínicos y a través de programas de vigilancia postcomercialización, muchos menos estudios han estudiado la ocurrencia de eventos adversos de medicamentos de manera más amplia», dijo Tatonetti.
«La falta de estudios a gran escala puede atribuirse en parte a la variedad de medicamentos y a la complejidad de las interacciones farmacológicas, así como a la falta de datos normalizados disponibles públicamente».
La herramienta no solo está limitada a Estados Unidos. Los investigadores ampliaron OnSIDES a etiquetas provenientes del Reino Unido, la Unión Europea y Japón, creando la versión OnSIDES-INTL.
Esto permite comparar la forma en que diferentes países reportan efectos adversos de un mismo fármaco y detectar divergencias regulatorias o subregistros.
La base de datos está disponible públicamente y es de acceso libre a través de GitHub, lo que la convierte en una herramienta invaluable tanto para instituciones regulatorias como para investigadores en farmacología, inteligencia artificial, medicina personalizada y salud pública.
Nuevas aplicaciones para predicción, república y descubrimiento
Más allá del registro sistemático, los autores demostraron que OnSIDES puede ser aplicada en diversas áreas de investigación. Entre ellas, destaca su utilidad para predecir nuevos efectos adversos a partir de la estructura química de los fármacos o para detectar potenciales nuevas indicaciones terapéuticas.
El análisis por clases terapéuticas también revela agrupaciones de eventos adversos recurrentes en familias de fármacos, lo que podría ser clave para anticipar efectos secundarios durante el desarrollo de nuevos compuestos.
La capacidad de vincular ingredientes activos con eventos adversos específicos, edad pediátrica y severidad convierte a OnSIDES en una herramienta adaptable a modelos de predicción personalizados, que podrían prevenir reacciones graves antes de que ocurran.
Un punto de partida para una farmacovigilancia predictiva
Los eventos adversos son a menudo subreportados, especialmente en sistemas fragmentados o con escasos recursos. OnSIDES ayuda a estandarizar la vigilancia de medicamentos en entornos clínicos y regulatorios, permitiendo investigaciones comparativas entre países y sistemas de salud.
Este nuevo enfoque representa un paso clave hacia una farmacovigilancia automatizada, transparente y global, alineada con los objetivos de seguridad terapéutica y medicina personalizada.
Como destacaron los autores, cerca de la mitad de los efectos adversos serían prevenibles si se dispusiera de información accesible y en tiempo real.
El desarrollo de OnSIDES también pone de manifiesto el papel de la inteligencia artificial en tareas clínicas complejas: leer, estructurar y comprender grandes volúmenes de texto biomédico con mayor precisión que los humanos.
Hacia una medicina más segura y transparente
Con OnSIDES, la IA no reemplaza al juicio clínico, pero proporciona una base de datos robusta para apoyar decisiones informadas sobre seguridad farmacológica. Esta herramienta podría integrarse en futuros modelos de vigilancia sanitaria, alertas automáticas o sistemas de prescripción inteligente.
A largo plazo, su aplicación podría extenderse al análisis de medicamentos experimentales, a la predicción de riesgos en poblaciones vulnerables y a la mejora del diseño de ensayos clínicos.
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana en farmacovigilancia: se convierte en una herramienta concreta y validada para proteger la salud global.
Referencias
- Tanaka Y, Chen HY, Belloni P, et al. OnSIDES database: Extracting adverse drug events from drug labels using natural language processing models. Med. (2025). doi:10.1016/j.medj.2025.100642
Fuente de TenemosNoticias.com: www.muyinteresante.com
Publicado el: 2025-04-09 11:03:00
En la sección: Muy Interesante