La inteligencia artificial acorta plazos e incrementa la eficiencia en el desarrollo de fármacos

La tecnología puede mejorar la eficiencia en el desarrollo de ensayos clínicos desde la parte preclínica. Gracias a técnicas de inteligencia artificial (IA) aplicadas a la medicina se han podido desarrollar vacunas o reposicionar medicamentos ya existentes en plazos más cortos de tiempo. La herramienta tecnológica se incorpora a todos los procesos que pueden beneficiar al fármaco para diseñarlo a la carta, a la vez que se puede aplicar a todas las fases del desarrollo de terapias y ofrece cambiar pasos cruciales en los ensayos clínicos.

El 30% de los fármacos que aprobó la FDA (Agencia Americana del Medicamento) el pasado año eran tecnológicos. La incorporación de la IA está contribuyendo a una mejora en la calidad de vida de los pacientes. Por esta razón, el sector salud va a dedicar este año 8.000 millones más a la herramienta tecnológica. En términos de ventajas, está consiguiendo una revolución en todos los ámbitos gracias al incremento de la eficiencia y de los ingresos, así como en la reducción de costes y riesgos.

La medicina surgió para responder a las necesidades de la población. "Estamos en un momento crítico. La pandemia ha permitido que nos choquemos de frente con la digitalización. Antes se tardaba una media de quince años en sacar una vacuna y ahora, en la era del Covid, fuimos capaces de sacarla en un año gracias al trabajo conjunto. Desde el punto de vista de I+D se están haciendo avances muy importantes", explica Ana Isabel Jiménez, COO y directora de I+D de Sylentis, filial del Grupo PharMamar.

La colaboración conjunta entre industria farmacéutica e investigadores de los hospitales es crucial para acelerar la fase preclínica y el desarrollo clínico de medicamentos. El rediseño de medicamentos ya existentes ha conseguido acortar los plazos en los últimos años. Sin embargo, aún quedan barreras por superar en este ámbito. Uno de los retos más importantes viene de la mano del big data: la industria tiene que manejar grandes cantidades de datos para sacar toda la información necesaria para conseguir medicamentos más eficaces en el futuro.

En la era de la digitalización y el big data, uno de los principales retos es afrontar el choque existente entre la colaboración y la compartición de datos y la privacidad. Esto puede suponer un gran freno que derive en un conflicto entre el bien común y la privacidad de cada individuo. Otro desafío importante es avanzar en materia de ciberseguridad para garantizar la solidez de los datos en el entorno más seguro posible que genere confianza entre los pacientes.

Los costes de un fármaco personalizado son elevados y, precisamente, esta es una de las dudas que más se repite dentro del sector farmacéutico: ¿cómo se van a poder financiar este tipo de fármacos? Esta cuestión tan crítica y que preocupa tanto a las farmacéuticas tendrán que rebatirla la empresas con la administración.

Sylentis, filial de la española PharmaMar, es un claro ejemplo de farmacéutica que se apoya en las nuevas herramientas tecnológicas para desarrollar fármacos. Concretamente, se dedican al desarrollo de terapias innovadoras a partir de tecnologías de silenciamiento génico o RNAi. Esta tecnología permite el diseño de moléculas capaces de inhibir de manera selectiva la síntesis de proteínas causantes de enfermedad, explican desde la compañía. Actualmente, todos sus medicamentos se encuentran en ensayos clínicos de fase final.

Los algoritmos se alimentan de información disponible en un mundo donde la innovación y la rapidez van en contra de la ciberseguridad. "Estamos en varios proyectos consorciados porque tenemos interés en ir al revés: analizamos los datos de los pacientes que se están tratando con algoritmos o con herramientas que nos permitan saber por qué un paciente responde o no a un tratamiento", concluye Ana Isabel Jiménez.