«Un enfoque de Inteligencia Artificial para la predicción de fármacos antivirales para el COVID-19», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora Ingeniero Rafael Alí Adorno Alvarez, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el jueves 22 de Febrero de 2024 en la Institución.

En los inicios del año 2020 la humanidad ha tenido que enfrentar una pandemia, producto de la aparición de un nuevo coronavirus. Una afección a la salud que ha ocasionado millones de muertes debido a que al iniciar la pandemia no existían fármacos eficaces para tratarla. La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha declarado al COVID-19, la enfermedad causada por el virus del SARS-CoV-2, como pandemia, el 11 de Marzo del 2020.

Enfermedades infecciosas emergentes como el COVID-19, causado por el virus SARS-CoV-2, requieren de estrategias sistemáticas que ayuden al descubrimiento de curas y tratamientos. El reposicionamiento de fármacos, el proceso de búsqueda de nuevas indicaciones terapéuticas para los fármacos comercializados, es una alternativa prometedora al desarrollo de nuevos fármacos, con menores costos y tiempos de desarrollo más cortos. En este estudio se propone un sistema de recomendación llamado «Geometric confidence non-negative matrix factorization (GcNMF)» para asistir en el reposicionamiento de fármacos antivirales de amplio espectro.

GcNMF modela la estructura no-euclidiana de los fármacos mediante el uso de grafos y produce una lista priorizada de fármacos para virus específicos. Los experimentos revelan que GcNMF posee un rendimiento de predicción superior a otros métodos de descomposición matricial. Esto sugiere que GcNMF podría asistir a expertos farmacólogos en la búsqueda de fármacos eficaces contra el COVID-19 específicamente y más en general contra enfermedades virales.

Defensa del Trabajo Final de Grado denominado «Un enfoque de Inteligencia Artificial para la predicción de fármacos antivirales para el COVID-19»