El peso de la inteligencia artificial no deja de aumentar, al tiempo que para la Agencia Europea del Medicamento estas herramientas son el pilar de un número creciente de actividades. Los responsables de la industria hablan de un "punto de inflexión" en el empleo que se dará a este tipo de innovación. Desde ambas perspectivas, su importancia es creciente.
De acuerdo con el reciente informe sobre empleo de la IA en el marco de la agencia europea, hay un total de siete procedimientos de cualificación y cuatro de asesoría científica en los que ha participado y en los que se empleaban herramientas de este tipo. El propio documento incluye una declaración de intenciones: "[La EMA] tiene previsto utilizar IA para automatizar procesos y mejorar sistemas y productividad personal". El total de herramientas empleadas fue de 27 el año pasado. Además, 14 de ellas fueron diseñadas por agencias de alguno de los estados que integran la UE.
En el estudio, que recoge las opiniones sobre IA de ejecutivos de alto nivel de 16 de las mayores 20 compañías farmacéuticas globales (elaborado por la consultora Define Ventures), queda claro que "los mejores están incorporando la inteligencia artificial a sus flujos de trabajo centrales [...] Estos esfuerzos están ayudando a identificar la innovación para el mercado, reforzar la coherencia interna de las organizaciones y atraer los mejores colaboradores y talento".
Según los expertos de la EMA, debido a su rápida evolución, el empleo de IA en el desarrollo y regulación de medicamentos requiere un seguimiento estrecho, debido a la aparición de nuevos usos y su potencial impacto en los sistemas. Por ese motivo, se prevé la creación de un observatorio específico para los procesos que la incorporen, incluyendo previsiones sobre las necesidades futuras, horizon scanning en la jerga del sector. Una de sus funciones será la revisión de las revistas científicas y los proyectos con fondos europeos para identificar carencias, retos y oportunidades para aplicar IA en el ciclo vital de los medicamentos, desde su desarrollo inicial hasta después de su comercialización.
Aunque hasta el momento la tendencia más sólida ha sido el empleo de herramientas basadas en IA en las fases previas a la autorización de nuevas terapias, en el año 2024, que centra el análisis del informe, ha habido un interés creciente a la hora de hablar de la IA en todo el ciclo vital de los fármacos.
Algunos de los ejemplos de uso que se recogen en el informe son el descubrimiento de dianas terapéuticas (los mecanismos que originan enfermedad y que los medicamentos atenúan o eliminan), el análisis de imágenes y análisis histológicos (de tejidos), la selección de pacientes para ensayos clínicos, la predicción (respuestas terapéuticas o efectos adversos), la creación de gemelos digitales, la precisión de las dosis, las acciones de farmacovigilancia y la comparación de los resultados de ensayos clínicos con los datos obtenidos en la práctica clínica real (RWE, del inglés real world evidence).
Acelerar el acceso al mercado
Por la parte de las compañías privadas, muchas de las grandes organizaciones están recuperándose de un periodo de recortes y ahora se enfrentan a la dificultad de hacer más con menos recursos. Eso convierte la eficiencia que ofrece la inteligencia artificial en un potente atractivo, aunque el documento de la consultora lo llama directamente "necesidad". Si le sumamos la presión por la reducción de precios y las potenciales restricciones de la normativa en ciernes, la agilidad a la hora de llegar al mercado es "más importante que nunca", aseguran los autores.
Al tiempo, la proliferación de datos e instrumentos para el análisis crea un suelo fértil para la aceleración de decisiones a partir de información obtenida a un ritmo mucho más rápido.
No se olvidan los autores de la fiera competencia tras los lanzamientos, que consideran particularmente intensa en los de mayores ventas, como los nuevos fármacos para la diabetes y el control del peso (la familia de los GLP-1), un contexto en el que diferenciarse depende de la velocidad, la eficiencia y la obtención de datos en práctica clínica real.
En su sondeo a las compañías han documentado una tendencia de las corporaciones a alinearse en cuanto a varias prioridades que califican de "claras": Todos los participantes hicieron referencia a la necesidad de reducir la carga administrativa y mejorar la eficiencia de los equipos humanos con IA. La eficiencia en I+D y la aceleración de los beneficios fueron consideraciones clave para el 80% y el 75% de los encuestados.
De manera más explícita que la EMA, este estudio hace referencia al potencial de la inteligencia artificial como motor de la eficiencia, pero también de la innovación científica.