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La inteligencia artificial en la industria farmaceútica

El presente artículo recoge los avances de la inteligencia artificial (AI) en la industria biofarmacéutica, destacando las ventajas y retos del uso de esta herramienta en dicha industrial.

Por Carlos E. Pacheco, Hoet & Partners

La inteligencia artificial es un campo de la informática que analiza y desarrolla sistemas que pueden realizar tareas que imitan la inteligencia humana, con capacidad de mejorar continuamente a medida que recopilan información

La Inteligencia Artificial (IA) tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos sectores tecnológicos, por ejemplo: medicina, militar, espacial, transporte, traducción automática de idiomas, chatbots, análisis de datos, etc., transformando las tecnologías hasta el punto que en 2023 alcanzó un valor aproximado de medio billón de dólares [4].

La industria farmacéutica siempre ha estado a la vanguardia de la innovación tecnológica, y el uso de inteligencia artificial no es la excepción, especialmente en la investigación y desarrollo de nuevos fármacos, en la reducción de costos de investigación y en la reducción del porcentaje de fracasos en ensayos clínicos [10].

El proceso de investigación y desarrollo de un fármaco puede llevar entre 10 y 15 años y costar en promedio entre 1.9 y 3.2 mil millones de dólares por medicamento [2] [3] [4] [10]. Es necesario demostrar, en todas sus fases, que el nuevo medicamento reúne los requisitos de eficacia, seguridad y calidad exigidos para su comercialización y su administración en personas. [1]

En vista de lo anterior, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria farmacéutica mediante:

1. El descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos: La IA ha revolucionado la industria farmacéutica, permitiendo el diseño y obtención de nuevos fármacos de manera rápida, eficiente y precisa [2], proporcionando información vital sobre el efecto y la seguridad del fármaco antes de su síntesis [4]. La IA puede reconocer moléculas con potencial actividad farmacológica e identificar los compuestos de partida para su obtención, validando en tiempo optimo las dianas de los fármacos obtenidos [4]. Asimismo, la IA puede reducir drásticamente el tiempo y los altos costos de inversión en I+D para crear e identificar nuevos fármacos, simplificando y simplificando los procesos de síntesis y mejorando el control de los mismos, siempre asistida con interacción humana (HITL) [1] [3] [4] [6]. Un ejemplo representativo es la obtención de la molécula DPS-1181, desarrollada con ayuda de la IA como antagonista de acción prolongada de los receptores de serotonina 5-HT1A, un fármaco utilizado para el tratamiento de trastorno obsesivo compulsivo [10]. 

2. El Tratamiento de enfermedades complejas y raras: La IA puede ayudar a desarrollar tratamientos para enfermedades conocidas, pero sin cura, como la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), Alzheimer, Parkinson y en especial en la enfermedad causada por el SARS-CoV-2, donde se utilizaron algoritmos de IA para agilizar la búsqueda de información, la realización de estudios y la simulación de ensayos [4] [10].

3. La mejora de la adherencia y dosificación de fármacos; al aplicar algoritmos de IA, los investigadores pueden predecir los perfiles de liberación de fármacos, incorporar factores específicos del paciente y optimizar los regímenes de dosificación para lograr terapias eficaces y personalizadas que pueden no ser evidentes con los métodos tradicionales [5] [6].

4. El análisis de datos clínicos; La IA no solo puede ayudar a procesar y optimizar los datos clínicos de manera más eficiente, ahorrando tiempo y costes de mano de obra; la IA también puede arrojar un resultado de análisis más preciso, ya que se alimenta de datos de alta calidad [5] [6]

5. La identificación de pacientes para ensayos clínicos; La probabilidad de que un fármaco supere con éxito todos los ensayos clínicos para su comercialización, es inferior al 12% [10]. Las herramientas de IA pueden ayudar a elegir pacientes que tengan más probabilidades de tener un punto final clínico medible e identificar una población más capaz de responder a un tratamiento, reduciendo significativamente el porcentaje de fracasos en dichos ensayos, anticipando posibles riesgos y obteniendo resultados más favorables. [7] [10].

6. La transformación de las fases del desarrollo de fármacos. La incorporación de herramientas de IA, incluidos chatbots, métodos de comunicación avanzados y algoritmos de alta velocidad, han impulsado a la industria a realizar una transición hacia un enfoque de desarrollo más ágil y eficaz [8].

7. La identificación de posibles nuevos usos de fármacos conocidos. La inteligencia artificial permite la aplicación de tratamientos novedosos utilizando fármacos ya patentados y aprobados para el tratamiento de diferentes enfermedades, acelerando el ensayo clínico correspondiente al nuevo uso del fármaco [9] [10].

A pesar de los beneficios que ofrece la IA en la industria farmacéutica, también existen desafíos e inquietudes asociadas con su uso. Algunas de estas inquietudes incluyen:

1. Filtración de los datos:  La gran cantidad de datos que requieren los sistemas de IA para su funcionamiento efectivo, puede ser un riesgo de seguridad para los fabricantes de fármacos, ya que la información confidencial puede ser robada o filtrada si no se toman medidas eficaces para su resguardo [5] [6] [9].

2. Falta de transparencia en la toma de decisiones: Los sistemas de inteligencia artificial pueden ser complejos y difíciles de interpretar, por lo que la falta de transparencia en la toma de decisiones importantes puede oscurecer la calidad y la producción y de los fármacos [1];

3. Necesidad de personal especializado: La implementación de sistemas de inteligencia artificial en la industria farmacéutica requiere personal altamente capacitado, lo que puede ser costoso y difícil de encontrar.

4. Dependencia de datos: Los algoritmos de IA pueden estar sesgados debido a la gran cantidad de datos utilizados para que funcionen correctamente, por lo que deben ser validados por científicos para asegurar que no se producen discriminaciones, por ejemplo, en los grupos y características de las personas que se integran en los análisis [2] [4] [5]. Esto puede ser especialmente problemático en el desarrollo de nuevos fármacos, cuando los datos son irrelevantes, lo cual puede llevar a resultados sesgados.

Los beneficios obtenidos por la industria farmacéutica en el desarrollo de nuevos fármacos, la optimización de procesos de control de calidad, el desarrollo de terapias novedosas y métodos de diagnóstico de enfermedades, con la asistencia de la IA son innegables, cuando se combina con un pensamiento científico innovador. La AI tiene el potencial de transformar la industria farmacéutica, reduciendo costos y contribuyendo en la lucha contra enfermedades.

Sin embargo, hay desafíos y preocupaciones asociados con el uso de la IA en la industria farmacéutica, por lo tanto, es importante el desarrollo de regulaciones que garanticen el uso de la IA de manera responsable y ética en dicha Industria.

[1] https://tradichem.es/es/impacto-inteligencia-artificial-en-la-industria-farmaceutica/

[2] https://bitacorafarmaceutica.com/articulos/impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-industria-farmaceutica/

[3] https://www.bsm.upf.edu/es/noticias/precio-desarrollo-medicamento

[4] https://www.cas.org/es-es/resources/cas-insights/digital/rise-ai-drug-development-technology

[5] Deng J, Dong W, Socher R, et al.: Imagenet: a large-scale hierarchical image database. 2009 IEEE Conf Comput Vis Pattern Recognit. 2009, 248-55. 10.1109/CVPR.2009.5206848

[6] https://www.iic.uam.es/soluciones/salud/analisis-datos-salud/

[7] Inteligencia artificial: el futuro de la atención médica y los ensayos clínicos (consultorsalud.com)

[8] (PDF) Aplicaciones de la inteligencia artificial en la farmacología básica y clínica (researchgate.net)

[9] https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-888X2022000100306

[10] https://stayrelevant.globant.com/es/technology/data-ai/ia-pharma-papel-inteligencia-artificial-medicamentos-futuro/#Aplicaciones%20de%20La%20IA%20en%20El%20Descubrimiento%20de%20F%C3%A1rmacos

Carlos E. Pacheco (cpacheco@hoetpartners.com) es Licenciado en Química, con especialidad en Química Orgánica y se desempeña como Gerente del Departmento de Patentes de Hoet & Partners desde el año 2003.