El 5 de mayo, en Tesalónica, en la 33.ª reunión del Grupo de Enfoque Poblacional en Europa, Periklis Tsiros presentó los resultados de la investigación de SCENARIOS a miembros de la comunidad científica e industrial. Asistieron alrededor de 800 personas, y una pequeña parte acudió a ver el póster. El evento se centró en la farmacocinética y la farmacodinámica, y Periklis presentó una nueva metodología para estimar parámetros farmacocinéticos con variabilidad mediante redes neuronales basadas en la física.
La conferencia anual del Grupo de Enfoque Poblacional en Europa (PAGE) se celebró en la Sala de Conciertos de Tesalónica del 4 al 6 de junio de 2025, reuniendo a más de 800 participantes de las comunidades farmacéutica y de modelado clínico. La reunión es reconocida por fomentar el intercambio científico sobre modelado y simulación farmacocinética/farmacodinámica (PK/PD), con especial énfasis este año en el Desarrollo de Fármacos Basado en Modelos (MIDD). Periklis Tsiros, de la NTUA, presentó un póster titulado «Modelado de la variabilidad farmacocinética con redes neuronales basadas en la física», que exploró las aplicaciones innovadoras del aprendizaje profundo basado en la física en farmacocinética.
El trabajo presentado introduce una metodología novedosa para estimar parámetros farmacocinéticos poblacionales cuando solo se dispone de estadísticas resumidas (p. ej., media y varianza) de los perfiles de concentración-tiempo del fármaco, una limitación frecuente en los datos publicados. Al integrar el conocimiento de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) en el entrenamiento de redes neuronales, el método aprovecha tanto el modelado mecanicista como el aprendizaje basado en datos para inferir las distribuciones de parámetros. Esto permite recuperar información sobre la variabilidad de los parámetros cinéticos incluso en ausencia de datos individuales.
Este enfoque se alinea directamente con los objetivos del proyecto SCENARIOS, que busca impulsar la evaluación toxicológica de los PFAS mediante la promoción de Enfoques Integrados para el Análisis y la Evaluación (IATA). El método facilita el uso de datos publicados existentes para construir modelos toxicocinéticos robustos, que pueden respaldar la caracterización de los riesgos de los PFAS mediante una mejor modelización de la exposición interna. Al integrar el modelado mecanicista basado en EDO con el aprendizaje automático, este enfoque ofrece una prometedora incorporación a las herramientas computacionales para evaluar la toxicocinética de los PFAS, lo que facilita la evaluación del riesgo químico.
