El proceso de descubrimiento y desarrollo de medicamentos es complejo y requiere de grandes esfuerzos económicos y de extensos períodos de tiempo. La industria farmacéutica cada vez encuentra más dificultades a la hora de elaborar fármacos eficaces y rentabilizarlos. Esto se debe a que el proceso completo puede durar hasta 12 años y costar entre 1.9 y 3.2 mil millones de dólares según DiMasi et al, Journal of Health Economics, January 2016

Durante los ensayos clínicos, se realizan complejos procedimientos bioquímicos y fisicoquímicos en los que se hace uso de una inmensa cantidad de datos. Durante dichos procesos, aproximadamente la probabilidad de que un fármaco pase todos los ensayos es inferior al 12%, según fuentes del CSIC

Con el objetivo de mejorar el proceso, la industria farmacéutica se ha sumergido en el mundo de la computación y la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial en el sector farmacéutico

La industria biofarmacéutica ha sido uno de los sectores beneficiados por la inteligencia artificial, específicamente para agilizar el descubrimiento y desarrollo de fármacos y para reducir costes de investigación y porcentaje de fracasos en ensayos clínicos.

Generalmente, el sector farmacéutico colabora con hospitales y empresas tecnológicas. Este fue el caso durante la crisis de la Covid-19, donde se utilizaron algoritmos de inteligencia artificial para agilizar la búsqueda de información, la realización de estudios y la simulación de ensayos. 

Estos algoritmos ayudan a identificar los genes que codifican proteínas que se podrían unir a los medicamentos de forma favorable. Esto podría reducir la fase inicial del desarrollo de medicamentos de aproximadamente 5 años a unos meses.

La IA ha jugado en papel fundamental en el desarrollo de las vacunas contra el coronavirus con empresas como AstraZeneca o Janssen incluyendo estos mecanismos  en sus procesos. Igualmente, la IA ha facilitado predecir de qué forma puede expandirse la pandemia y los fallos que se podrían haber evitado de cara a futuras situaciones similares. 

El uso del Big Data y de la IA en el sector sanitario es bastante positivo y sus ventajas impactan tanto a las farmacéuticas como a la sociedad. Es por ello que las empresas están empezando a apostar por esta tecnología.

Aplicaciones de la IA en el descubrimiento de fármacos

La inteligencia artificial en el sector biofarmacéutico ha supuesto una revolución en el sector al permitir el acceso a datos biométricos de forma ágil y detectar patrones ocultos

Otras aplicaciones en las que la IA puede resultar eficiente son:

Segmentación de pacientes

Uno de los retos más importantes de un ensayo clínico es realizar una correcta segmentación de los pacientes. Es importante elegir en función de la elegibilidad, idoneidad, motivación y empoderamiento. Estos procesos suelen traer consigo largas demoras que pueden ser resueltas gracias a la IA.

El uso de estos mecanismos permite una clasificación de los pacientes más efectiva, de forma que se puedan realizar los tratamientos pertinentes con la mayor brevedad posible, anticipando posibles riesgos y obteniendo resultados más favorables.

Predicción de enfermedades

Es posible automatizar la lectura de historias clínicas o predecir patrones de comportamiento y de esta manera, descubrir cómo reacciona un paciente ante un tratamiento o los motivos de un reingreso hospitalario.

Optimización de recursos

Gracias a la inteligencia artificial, los hospitales y centros sanitarios pueden reducir el número de visitas presenciales y sustituirlas por visitas online. La IA permite realizar un seguimiento del paciente independientemente de no acudir presencialmente a una consulta.

Visión artificial

Los radiólogos también se ven beneficiados de estos mecanismos pues la inteligencia artificial permite un diagnóstico más rápido de las imágenes, lo que agiliza el comienzo de los tratamientos.

Descubrimiento de compuestos farmacéuticos

La IA permite automatizar las tareas más complejas y reducir los tiempos.

En las primeras fases del descubrimiento del medicamento, la IAAI facilita en gran medida el análisis de ensayos celulares, la modelación de estructuras moleculares o la predicción de propiedades fisicoquímicas de compuestos, entre otros.

La inteligencia artificial también permite conocer las posibles interacciones entre proteínas y ligandos, permitiendo generar moléculas con mayores potenciales.

Otra de sus ventajas aparece a la hora de identificar y diferenciar imágenes, uno de los procesos menos eficientes en el desarrollo de fármacos. Las learning machines permiten analizar masivamente las pequeñas diferencias en las estructuras celulares a partir de imágenes microscópicas.

La IA no sólo optimiza las primeras fases del proceso, sino que también aporta beneficios en la optimización de la administración de medicamentos, o en el control de calidad.

Reutilización o reposicionamiento de medicamentos

La reutilización de medicamentos es una estrategia que pretende  descubrir nuevos usos de medicamentos que ya han sido aprobados. 

Este es el caso del botox, el cual fue originalmente creado para el tratamiento del estrabismo, pero posteriormente se descubrieron sus beneficios para el tratamiento de migrañas o para eliminar las arrugas.

Gracias a la reutilización de medicamentos, se pueden disminuir los riesgos y se agiliza el proceso de desarrollo. Sin embargo, la combinación de ensayos clínicos puede resultar costosa y se necesita tiempo para ser considerada efectiva.

En este contexto, la inteligencia artificial tiene la capacidad de generar una hipótesis de manera más rápida y acelerar el ensayo clínico de un fármaco.

Ventajas de la implementación de inteligencia artificial

Las ventajas que trae consigo la inteligencia artificial son numerosas al predecir cómo se pueden comportar las moléculas ante ciertos medicamentos.

Reduce el porcentaje de fracasos en ensayos clínicos

Actualmente, la probabilidad de que un fármaco pase con éxito todos los ensayos, es inferior al 12%. Algunos de los motivos son la falta de eficacia, los efectos adversos en humanos o el gasto elevado en recursos, lo cual dificulta la comercialización del producto.

Gracias a las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, se puede aumentar la probabilidad de éxito de las moléculas, reduciendo los efectos adversos en humanos. Los algoritmos de aprendizaje podrán mejorar también la eficacia sin afectar a la seguridad.

Acelera la investigación y búsqueda de nuevos medicamentos mientras disminuye los costes

Actualmente, el proceso de desarrollo de fármacos puede durar hasta 12 años, incluyendo la etapa preclínica y la etapa clínica, y el coste es superior a los 2.000 millones de dólares.

A medida que van surgiendo problemas en las distintas fases de desarrollo, este precio va incrementando, especialmente en la fase 3, donde biomarcadores diferencian las respuestas al fármaco.

Solo la búsqueda del compuesto, que incluye la selección, validación y optimización de la diana y el líder, se puede demorar entre 4 y 6 años. En esta etapa apenas un 1% pasa a la siguiente fase.

Por eso, el uso de inteligencia artificial o machine learning en las primeras etapas es esencial para reducir los riesgos de fracaso. Agilizar el proceso de desarrollo e investigación permite una disminución del tiempo y capital empleado.

Identificar terapias innovadoras

Gracias al machine learning, los avances tecnológicos y la innovación en el campo farmacéutico se han disparado.

Uno de los principales avances que ofrece la inteligencia artificial es el poder personalizar los tratamientos, ajustándose a las necesidades específicas de cada paciente.

La implementación de la IA por parte de algunas empresas

Existen numerosas compañías que ya han implementado la inteligencia artificial para ahorrar tiempo y dinero en la fabricación de fármacos. 

A pesar de que los profesionales en la investigación siguen siendo fundamentales para estos procesos, la colaboración con las learning machines ofrece grandes beneficios para las farmacéuticas.

Moderna

Un claro ejemplo del uso de la inteligencia artificial es el caso de Moderna. Durante la crisis del Covid-19, muchos se preguntaron cómo era posible que la fabricación de esta vacuna hubiese sido mucho más rápida que los procesos habituales. 

Este logro se debe al incremento por parte de Moderna de programas informáticos y algoritmos de última generación.

Exscientia y Sumitomo Dainippon Pharma

Este caso es uno de los más llamativos al tratarse del primer medicamento creado por IA probado por seres humanos. Este es el caso de la molécula DSP-1181 que ha sido desarrollada con ayuda de la IA como antagonista de acción prolongada de los receptores de serotonina 5-HT1A, un fármaco utilizado para el tratamiento de trastorno obsesivo compulsivo. 

El desarrollo de esta molécula fue posible gracias a los procesos de aprendizaje automatizados que permitió a los algoritmos generar millones de moléculas y filtrarlas para conseguir la decisiva.

Deep Genomics

Esta empresa canadiense utilizó la inteligencia artificial para detectar la causa genética de algunas enfermedades. Gracias a la IA, es posible desarrollar fármacos que regulen los genes defectuosos que causan estas enfermedades.

Son muchas las empresas farmacéuticas que ya se han sumado a la digitalización y han apostado por la inteligencia artificial. Aunque aún es pronto para saber el impacto futuro sobre los medicamentos, los resultados actuales son muy satisfactorios.

Leave a Reply

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

You may use these HTML tags and attributes:

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>