Herramientas para abordar el estudio de la farmacorresistencia

Día a día, se tiene acceso a mayor cantidad de datos biomédicos, particularmente a información de secuencias de genomas bacterianos. Sin embargo, a pesar de que la OMS ha recomendado el uso de tecnologías de IA, la mayoría de los Sistemas de Salud a nivel mundial, no cuentan con acceso fácil a ellas, debido a su alto costo y mantenimiento [15], [16].

Actualmente, la exploración del genoma completo de Mtb se encuentra en la frontera de la investigación de la farmacorresistencia, esto debido a que las tecnologías actuales solamente detectan pocas mutaciones para un número limitado de fármacos. En 2021, la OMS publicó un catálogo de mutaciones que incluye más de 17,000 mutaciones, de las cuales en menos del 2% se ha logrado conseguir suficiente evidencia para poder catalogarlas como asociadas a TB-DR [17]. La limitante actual, es la falta de capacidad estadística para realizar estos análisis, tanto por el alcance de la potencia de cómputo para el manejo de datos como los espacios para realizar los análisis. Actualmente, las investigaciones que utilizan soluciones de IA analizan simultáneamente una gran cantidad de mutaciones en intervalos de 500,000 - 650,000, por lo que el acceso a servidores y soluciones de IA, brindan un apoyo importante a la investigación biomédica [18], [19], [20].

El acceso a los servidores Huawei es un punto de partida para la colaboración de instituciones públicas y privadas con orientación social, para facilitar y acelerar el desarrollo de herramientas y soluciones que requieren los sistemas de salud nacional. Las plataformas Huawei, con su gran capacidad de procesamiento y almacenamiento, son ideales para esta tarea, ya que manejan y analizan grandes cantidades de datos de manera rápida y eficiente. Además, Huawei ofrece soluciones de IA y aprendizaje automático para analizar y descubrir patrones moleculares en M. tuberculosis. Por lo que la capacidad de procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos en plataformas de Huawei son clave para el desarrollo del proyecto de investigación de TB-DR.