Investigadores de Mayo Clinic revolucionan la investigación cardíaca
Científicos de Mayo Clinic desarrollaron ensayos clínicos virtuales que utilizan inteligencia artificial y registros médicos para anticipar si un medicamento existente podría ser efectivo contra la insuficiencia cardíaca, reduciendo tiempo, costo y riesgos.
Redacción Macronews
Rochester, Minnesota, 22 de octubre del 2025.
Investigadores de Mayo Clinic lograron predecir la eficacia de medicamentos frente a la insuficiencia cardíaca mediante ensayos clínicos virtuales, sin necesidad de reclutar pacientes. El equipo, liderado por Ph. D. Nansu Zong, utilizó modelado computacional y datos clínicos de 60,000 personas para replicar estructuras de estudios aleatorizados con información del mundo real.
La investigación, publicada en npj Digital Medicine, demuestra que esta estrategia puede anticipar si un medicamento tiene posibilidades de éxito o fracaso en la práctica clínica, ofreciendo una alternativa más rápida y económica a los ensayos presenciales.
El estudio evaluó 17 medicamentos previamente revisados en 226 ensayos clínicos de fase 3. Los ensayos virtuales predijeron correctamente los resultados: siete mostraron beneficios y diez no aportaron mejoras, validando la capacidad de los modelos de inteligencia artificial para replicar el desempeño clínico.
El equipo empleó modelos computacionales, registros médicos electrónicos y modelado fármaco-diana, integrando información molecular, genética y de proteínas para fortalecer la precisión del sistema.
Según Zong, “el modelo indica la dirección de la eficacia de un fármaco, aunque aún no el nivel exacto del efecto”, mientras que la Ph. D. Cui Tao, vicepresidenta de la Plataforma de Informática de Mayo Clinic, destacó que esta tecnología permite una investigación más eficiente, asequible y accesible, siendo aplicable en proyectos estratégicos como Precure y Genesis, enfocados en prevención de riesgos y atención personalizada.
Este avance optimiza recursos y acelera el desarrollo clínico, priorizando candidatos terapéuticos antes de realizar ensayos presenciales, sin comprometer la validación científica.
