Piratería

La inteligencia artificial toma la posta de los fármacos y desafía a la PI

La inversión en desarrollo en la industria farmacéutica se ha casi cuadruplicado en los últimos 20 años y aparecen nuevas complejidades y figuras en PI.

La inteligencia artificial toma la posta de los fármacos y desafía a la PI

Por Fabiana Culshaw

La inversión en investigación y desarrollo (I&D) por concepto de patente en el sector farmacéutico ascendió a US$ 800 millones en 2001 y pasó a US$ 3.000 millones en 2019, según Drug Discovery Today 2019. Es decir, casi se cuadruplicó en el mundo, en prácticamente las últimas dos décadas.

La I&D en esta industria se está haciendo sobre todo en base a Inteligencia Artificial (IA) y big data, lo que ha acelerado ciertos procesos.

Sin embargo, el número de nuevas moléculas aprobadas por la US Food & Drug Administration (FDA) ha venido disminuyendo en esta área. ¿Por qué? Se debe no solo a las altas exigencias de la FDA, sino a la complejidad que ha ido tomado el campo de las curaciones. Se estima que hoy en día, en términos generales, lograr fármacos eficaces lleva mucho más tiempo que años atrás. 

Los datos fueron aportados por Patrick Breslin, socio de Breslin Consulting LLC -EEUU- y  ponente en el panel “Propiedad Intelectual (PI) e Industria farmacéutica” del Congreso AIPPI 2020.

Breslin mostró que el interés por el campo de la medicina y biomedicina ha sido exponencial, lo que también exige actualización en materia de propiedad intelectual.

La utilización de la IA es enorme, abarcando: descubrimiento de medicamentos, data y análisis de riesgo de los pacientes, monitoreo digital de la salud y diagnóstico, asistencia virtual, gerencia hospitalaria, salud mental, cirugía, predicciones, tratamientos. Machine learning es una de las herramientas más aplicadas a favor de esos campos de actuación.

Breslin advirtió que es esencial contar con data de calidad, porque generalmente toma mucho tiempo depurar las bases de la información. “Las fuentes deben ser consistentes, de calidad comparativa y confiable, vinculadas al uso exitoso de algoritmos bien determinados”, señaló.

Debate, responsabilidades y derechos

Takanori Abe, socio director de Abe & Partners y profesor de la Universidad de Osaka (Japón), hizo referencia al debate jurídico sobre los mecanismos legales para que las compañías farmacéuticas evalúen data (que generalmente es confidencial) para procesar información médica.

Otro tema fue puesto sobre la mesa: ¿El desarrollador de la IA tiene responsabilidad con las compañías farmaceúticas por las fallas de los sistemas de programación?; ¿se le puede demandar compensación alguna por daños, en caso de que los sistemas informáticos en la salud tengan errores?, se preguntó.

Rana Gosain, socio de Daniel Law (Brasil), también destacó el impacto de las tecnologías emergentes (5G, Internet de las cosas (IoT), realidad virtual y aumentada, blockchain y robótica) en las invenciones, y en la esfera de la PI.

¿Las máquinas-humanoides pueden llegar a tener los mismos derechos de las personas; llegarán a ser reconocidas como inventores (con derecho a patentar); qué pasa en los mercados cuando los algoritmos y la data del machine learning son mayoritariamente confidenciales en el área del cuidado de la salud; cuáles son los riesgos de management que todo esto genera?

En ese contexto, los conferencistas coincidieron en que las regulaciones en estas materias deben dar certezas, entre otras cosas, para atraer  inversores. Gosain se apresuró en afirmar: “Un robot no puede ser inventor, solo lo puede ser una persona, a menos que cambie la legislación”. 

Sin embargo, los cuestionamientos son múltiples. Los países se enfrentan a desafíos comunes en materia de PI y algunos han desarrollado nuevas legislaciones o cláusulas, o están vías a hacerlo. En esa línea, China, por ejemplo, ha emprendido el camino de reconocer a las “computadoras creativas” como inventores. 

Irlanda, Hong Kong y Nueva Zelanda se plantean reconocer al autor del programa que se usa para la generación del invento. En esta parte del mundo, Brasil también realiza revisiones y actualizaciones de conceptos.

Héctor Chagoya, socio de Becerril, Coca & Becerril (México) puso la lupa en los análisis de información genética que actualmente se llevan a cabo para determinar la secuencia de los padrones del covid-19, lo que resulta complejo. 

“La complejidad de los sistemas tecnológicos en medicina hace que el sistema de PI también sea difícil”, comentó. 

A nivel internacional, algunas compañías han establecido alianzas, como Novartis y Microsoft para trabajar en diseños moleculares y el desarrollo de nuevas medicinas para el tratamiento de cáncer. 

Alphabet (Google), por su parte, fundó dos compañías farmacéuticas: Calico y Verily Life Sciences. 

En el panel se abordó en distintas oportunidades el tema de la ética sobre todo al manejar algoritmos para que no se generen desviaciones, sino sistemas de equidad seguros, entre otros frentes.

Marcasur Magazine
Marcasur Magazine - Edición Nº 79