Tecno: la IA revoluciona la investigación sobre fármacos
Desde pruebas clínicas virtuales a selección de moléculas, el mercado crece en 40% anual
El 62% de las compañías farmacéuticas ya integran soluciones de IA en sus departamentos de investigación y desarrollo, con un crecimiento proyectado del 45% en los próximos 5 años.
Mientras tanto, el mercado global del sector crece a una tasa anual promedio del 40%.
Por lo tanto, los organismos reguladores se están preparando para gestionar esta rápida evolución.
Un informe publicado por la Agencia Italiana del Medicamento destaca la transformación que se está produciendo en el sector sanitario.
Si bien el desarrollo de un nuevo fármaco requiere un promedio de 10 años de trabajo e inversiones superiores a los 2000 millones de euros, la IA puede ahorrar tiempo y reducir el desperdicio, empezando por la investigación experimental.
La Augmented R&D (investigación aumentada) amplía la capacidad de exploración de los científicos: los algoritmos de aprendizaje profundo analizan millones de compuestos en cuestión de horas, identifican objetivos terapéuticos y estiman la toxicidad incluso antes de sintetizar una molécula.
Esto, según el informe "Continuidad Digital" de Capgemini, puede reducir el tiempo de comercialización en un 30%, aumentar la productividad en un 40% y reducir los costes de ingeniería en un 25%.
Varios fármacos candidatos diseñados con IA ya se encuentran en ensayos clínicos en humanos en fase avanzada, como el rentosertib para la fibrosis pulmonar idiopática y el Rec-994 para la malformación cavernosa cerebral.
Un campo en rápida evolución es su aplicación a las enfermedades neurodegenerativas y los trastornos psiquiátricos: algoritmos entrenados pueden predecir la aparición temprana de la enfermedad de Alzheimer y Parkinson o personalizar tratamientos para la depresión o la esquizofrenia.
Si uno de los obstáculos en la investigación es el reclutamiento para ensayos clínicos, herramientas avanzadas basadas en modelos, como TrialGPT, analizan millones de historiales médicos en minutos e identifican a los pacientes elegibles. Pero también existen los "ensayos clínicos virtuales", que son cohortes de pacientes virtuales en las que se simulan escenarios de tratamiento antes del ensayo real, reduciendo así los costos y los fracasos en las etapas posteriores.
La inteligencia artificial también facilita la reutilización de fármacos, es decir, la identificación de nuevas indicaciones terapéuticas para fármacos ya aprobados, reduciendo así riesgos, costes y tiempo.
Finalmente, es el motor de la medicina personalizada: al cruzar una gran cantidad de datos genéticos, clínicos y ambientales, permite a los médicos elegir la terapia más eficaz para cada individuo, reduciendo así los eventos adversos y las terapias innecesarias.
Reconociendo la revolución en curso, la Agencia Europea de Medicamentos (AIFA) lanzó un plan para integrar la inteligencia artificial en los procesos regulatorios.
"La IA puede humanizar la medicina si se mantiene al servicio del paciente. El reto es gobernarla con reglas claras, transparencia y responsabilidad compartida", afirma el presidente de la AIFA, Robert Nistic•.
Pero también se necesitan nuevos perfiles profesionales: médicos capaces de comunicarse con científicos de datos e ingenieros con formación en biología.
"Por esta razón —concluye el director administrativo de la AIFA, Giovanni Pavesi—, algunas universidades italianas, como la Universidad Politécnica de Milán, la Universidad La Sapienza y la Universidad Sant'Anna de Pisa, ya ofrecen cursos integrados de bioinformática e IA aplicada a la salud". (ANSA).
