TLa búsqueda de nuevas medicinas a menudo se parece más a un juego de ruleta que a una ciencia de alto nivel. Pero ahora el sector farmacéutico se encuentra en la cúspide de una transformación, ya que se adentra en la tecnología de punta para idear nuevos tratamientos para enfermedades como el cáncer, la artritis reumatoide y el Alzheimer.
La inteligencia artificial (IA) está preparada para mejorar las tasas de éxito de la industria y acelerar el descubrimiento de fármacos, lo que podría ahorrarle miles de millones de dólares, según una encuesta reciente de la firma de análisis GlobalData. La IA encabezó una lista de tecnologías que se considera que tienen el mayor impacto en el sector este año. Se han establecido casi 100 asociaciones entre especialistas en inteligencia artificial y grandes empresas farmacéuticas para el descubrimiento de fármacos desde 2015.
La IA utiliza algoritmos automatizados (conjuntos de instrucciones que siguen las computadoras) para realizar tareas que antes realizaban los humanos. Puede examinar rápidamente grandes conjuntos de datos (de estudios clínicos y literatura científica) para detectar patrones ocultos y realizar tareas en segundos que normalmente llevarían meses. Un estudio en el Lanceta descubrió que el software de inteligencia artificial podía identificar los cánceres de mama que los médicos pasaban por alto en las mamografías.
En un proceso conocido como aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial ejecutan millones de posibilidades, mejorando cada vez, hasta que pueden funcionar de manera aceptable. El resultado de ese entrenamiento es un algoritmo.
“El descubrimiento de fármacos se está transformando mediante el uso de IA, que está reduciendo el tiempo que lleva extraer la gran cantidad de datos científicos para permitir una mejor comprensión de los mecanismos de la enfermedad e identificar nuevos candidatos potenciales a fármacos”, dice Karen Taylor, directora de Centro de Soluciones para la Salud del grupo de contabilidad y consultoría Deloitte. “El descubrimiento de fármacos tradicionales ha sido muy fragmentario, muy impredecible”, añade.
Taylor dice que el rápido progreso de las vacunas Covid-19 y los posibles tratamientos se ha visto favorecido por el uso de técnicas de IA. «Le permite hacer referencias cruzadas de una gran cantidad de literatura publicada con otros datos en segundos».
Kitty Whitney, directora de investigación temática de GlobalData, dice que la crisis de Covid-19 podría ser un «punto de inflexión» para la adopción generalizada en la industria farmacéutica.
Alrededor del 90% de las grandes empresas farmacéuticas iniciaron proyectos de inteligencia artificial el año pasado, según la firma de investigación estadounidense Trinity Life Sciences. AstraZeneca y GSK, los dos mayores fabricantes de medicamentos de Gran Bretaña, se comprometieron en noviembre a una asociación de cinco años con la Universidad de Cambridge para financiar el Centro de Cambridge para la IA en Medicina. El equipo de 15 personas desarrollará tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar los ensayos clínicos, la medicina personalizada y el descubrimiento de fármacos.
GSK había abierto anteriormente una base de investigación de inteligencia artificial de £ 10 millones en King’s Cross, en el centro de Londres, cerca del laboratorio de inteligencia artificial DeepMind de Google. Su equipo global de expertos en inteligencia artificial ha crecido a 50 personas, que quiere duplicar a 100.
La genómica funcional, una nueva área de la ciencia que analiza por qué pequeños cambios en la estructura genética de una persona pueden aumentar el riesgo de enfermedades, se ocupa de grandes conjuntos de datos. Cada persona tiene unos 30.000 genes, que se pueden combinar con otros, como explica Hal Barron, director científico de GSK. «Empiezas a darte cuenta de que estás tratando con billones y billones de puntos de datos, incluso por experimento, y ningún ser humano puede interpretar eso, es demasiado complicado».
Las grandes empresas farmacéuticas han sido criticadas por su lentitud en adoptar los avances tecnológicos. El descubrimiento de fármacos tiene una tasa de éxito lamentablemente baja: de 10 fármacos en desarrollo, nueve normalmente fracasarán; Toma de 10 a 12 años en promedio, y tiene un alto costo, de más de $ 2 mil millones, para tomar un medicamento a través de investigación y desarrollo y aprobación regulatoria.
Alex Zhavoronkov, un experto en el uso de la IA para desarrollar nuevos fármacos, ha comparado el descubrimiento de fármacos convencionales con un «casino molecular» y dirige Insilico Medicine, con sede en Hong Kong.
Barron de GSK reconoce que el uso de tecnologías de inteligencia artificial podría al menos duplicar la tasa de éxito al 20%, lo que ahorraría miles de millones de dólares gastados en el desarrollo de fármacos. Otros, como Zhavoronkov, esperan que la tasa de éxito pueda mejorar mucho más, potencialmente al 50%.
Los diez principales fabricantes de medicamentos del mundo: las empresas suizas Novartis y Roche; las empresas estadounidenses Pfizer, Johnson & Johnson, Merck, AbbVie y Bristol Myers Squibb; Sanofi de Francia; y AstraZeneca y GSK del Reino Unido, ahora están invirtiendo en IA, principalmente a través de colaboraciones o adquiriendo tecnologías.
Kim Branson, director global de inteligencia artificial y aprendizaje automático de GSK, dice que la inteligencia artificial se está utilizando en la búsqueda de tratamientos para enfermedades infecciosas, así como para enfermedades que son más difíciles de resolver, como el cáncer, la artritis reumatoide y trastornos autoinmunes como la enfermedad de Crohn. El Alzheimer, “el objetivo más difícil de los más difíciles”, está en el radar de GSK, pero se abordará en una etapa posterior.
Zhavoronkov dice que el problema con el Alzheimer y el trastorno cerebral de la enfermedad de Parkinson es que no hay suficientes datos disponibles para estudiarlos, de ahí el gran número de fallas de medicamentos hasta la fecha.
Zhavoronkov y Barron han expresado su confianza en que se puede lograr un gran avance en una de las enfermedades más difíciles de investigar con tecnologías de IA. Barron compara el potencial de tener un nuevo microscopio. «En el próximo año o dos podríamos encontrar un objetivo que realmente pueda marcar la diferencia».
