¿Qué es CoFar?
Modelos Interpretables de Machine Learning para Predicción de Efectos Secundarios de Terapias Combinadas (CoFar) es un proyecto que utiliza modelos interpretables de machine learning para predecir los efectos secundarios de la combinación de distintos fármacos, apoyando la toma de decisiones médicas.
¿Qué hacemos?
CoFar proporciona indicios sobre posibles interacciones adversas entre medicamentos, mejorando la seguridad en los tratamientos médicos.
Está diseñado para ser una herramienta de referencia para profesionales de la salud, ayudándoles a identificar riesgos antes de recetar combinaciones de fármacos.
Cómo funciona
Ingreso de datos
El usuario especifica los fármacos a evaluar
Análisis de interacciones
El modelo de IA revisa patrones de interacciones aconocidos y proporciona predicciones sobre posibles efectos adversos
Interpretación y Recomendaciones
La plataforma ofrece resultados que ayudan a los médicos a evaluar los riesgos y tomar decisiones informadas
Nuestro equipo
Este proyecto busca revolucionar la biología molecular mediante la predicción de complejos proteicos en organismos para los cuales no existe información experimental previa.
Esto puede abrir nuevas oportunidades en salud, energía y agricultura, facilitando la investigación y desarrollo en estas áreas.
Luca Cernuzzi
Representante legal e investigador principal
Responsable de la ejecución del proyecto, gestionando contratos y comunicaciones formales con AONACYT, con posibilidades de delegación.
Alberto Paccanaro
Investigador asociado
Lidera la investigación en biología computacional e inteligencia artificial.
Ruben Jimenez
Investigador asociado
Supervisa el desarrollo de modelos matemáticos y la caracterización de fármacos y sus efectos.
Mateo Torres
Investigador asociado
Supervisa el modelo matemático en especial en redes neuronales profundas y el estudio del estado del arte.
Aldo Galeano
Investigador en formación
Implementa y evalúa modelos predictivos para combinaciones de fármacos.
Marcelo Báez
Investigador en formación
Evalúa los modelos predictivos desarrollados y realiza comparaciones con métricas de machine learning.
María del Mar Sánchez
Investigador en formación
Desarrolla herramientas y visualizaciones interactivas de datos para explotar información biológica compleja.
El proyecto CoFar utiliza modelos de Machine Learning (IA) para predecir los efectos secundarios de terapias combinadas, mejorando la seguridad en los tratamientos. La plataforma funciona mediante Ingreso de Datos, Análisis de Interacciones e Interpretación y Recomendaciones.
Si eres un profesional de la salud o estás interesado en colaboraciones para la identificación de riesgos, puedes ponerte en contacto con nosotros.
