{"id":61155,"date":"2023-04-27T12:39:12","date_gmt":"2023-04-27T16:39:12","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=56327"},"modified":"2023-04-27T12:39:12","modified_gmt":"2023-04-27T16:39:12","slug":"articulo-publicado-por-investigador-de-la-fiuna-fue-seleccionado-entre-los-mejores-del-2022-por-la-revista-cell-report-methods","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=61155","title":{"rendered":"Art\u00edculo publicado por investigador de la FIUNA fue seleccionado entre los mejores del 2022 por la revista Cell Report Methods"},"content":{"rendered":"

Docente investigador de la Facultad de Ingenier\u00eda, Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA), <\/strong>Dr. Ing. Diego Galeano, <\/strong>titulado \u201cMachine learning prediction of side effects for drugs in clinical trials\u201d<\/em><\/strong>. Los art\u00edculos seleccionados incluyen los m\u00e1s le\u00eddos, los favoritos de los editores y los que despertaron el inter\u00e9s y discusi\u00f3n de la editorial.\n\nDisponible en el siguiente enlace:<\/strong> https:\/\/www.cell.com\/cell-reports-methods\/collections\/best-of-2022<\/a>\n\nEl art\u00edculo cient\u00edfico publicado es un estudio novedoso sobre la dificultad de predecir computacionalmente efectos secundarios de medicamentos que se reportan una vez que estos se encuentran en el mercado, utilizando los datos disponibles o recolectados durante los ensayos cl\u00ednicos.\n\n\n\n

\u201cA menudo, los efectos secundarios de los medicamentos se descubren despu\u00e9s de que el medicamento ingresa al mercado. \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si los cient\u00edficos pudieran anticipar mejor los efectos secundarios durante los ensayos cl\u00ednicos de medicamentos? Esto podr\u00eda cambiar las reglas del juego para la industria farmac\u00e9utica y los pacientes.\u201d Coment\u00f3 el Dr. Galeano\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\nEl Dr. Galeano junto con el Prof. Paccanaro, quien es miembro de la Escuela de Matem\u00e1tica Aplicada, Funda\u00e7\u00e3o Getulio Vargas, Rio de Janeiro, Brasil y del\u00a0Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n, Centro de Sistemas y Biolog\u00eda Sint\u00e9tica, Royal Holloway, Universidad de Londres, Egham Hill, Egham, Reino Unido, desarrollan un marco de aprendizaje autom\u00e1tico interpretable que puede predecir los efectos secundarios de los medicamentos en funci\u00f3n de la escasa informaci\u00f3n recopilada en los ensayos cl\u00ednicos de medicamentos.\n\nSe puede acceder de forma gratuita al articulo en el siguiente enlace:<\/strong> https:\/\/www.cell.com\/cell-reports-methods\/fulltext\/S2667-2375(22)00255-7<\/a>\n\n\"\"<\/a>]]> \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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