Cómo la IA está acelerando la llegada de nuevos fármacos: del algoritmo al laboratorio

Tendencias como la medicina de precisión, la genómica o el análisis de datos están moldeando el futuro de los tratamientos médicos. En este nuevo contexto, la IA ha abierto un mundo de posibilidades, pues actúa como un potente catalizador de la innovación, acelerando el descubrimiento de nuevos fármacos y mejorando la eficiencia de los diagnósticos y procesos asistenciales.

El desarrollo de nuevas terapias tarda normalmente entre 10 y 15 años, sin embargo, las tecnologías emergentes están empezando a cambiar el proceso. Las grandes compañías del sector salud ya implementan herramientas de este tipo para acortar los tiempos de desarrollo mediante la optimización del diseño de los fármacos.

La biofarmacéutica AbbVie se ha planteado un objetivo ambicioso: reducir a la mitad el tiempo necesario para desarrollar nuevos tratamientos. Luis Nudelman, director médico de AbbVie España, explica cómo “la aplicación de la IA, el machine learning y el deep learning están permitiendo desarrollar tratamientos en menos tiempo y con mayores niveles de eficacia y seguridad. Esto permite que las personas puedan acceder de forma más temprana a las terapias para enfermedades con grandes necesidades no cubiertas y beneficiarse lo antes posible de sus efectos”.

La aplicación de la IA permite, por ejemplo, identificar biomarcadores que pueden predecir la respuesta de los pacientes a determinadas terapias, mientras que el machine learning ayuda a detectar patrones en la respuesta de los pacientes a determinados tratamientos.

Del algoritmo al laboratorio

El análisis de datos a gran escala que facilitan este tipo de herramientas está “revolucionando la investigación y el desarrollo de terapias al permitir un análisis más preciso y rápido de datos biológicos, imágenes médicas y secuencias genéticas, facilitando la identificación de nuevas dianas terapéuticas y el desarrollo de tratamientos más eficaces y personalizados”, augura José Álvarez-Ude, director de Business Technology Solutions de AbbVie España.

Luis Nudelman, director médico de AbbVie España.

En este sentido, una de las vertientes más interesantes de las nuevas tecnologías es su aplicación en ensayos clínicos. Nudelman detalla cómo “en AbbVie utilizamos la IA para extraer conocimiento de los datos en toda la línea de desarrollo, desde facilitar una predicción más eficiente de las propiedades de las moléculas hasta encontrar nuevos tratamientos. Gracias a estas tecnologías, consideramos que es posible acelerar el inicio de los ensayos clínicos”.

El primer paso para ello ha sido el desarrollo de una de las mayores iniciativas de datos de la industria farmacéutica. AbbVie ha creado ARCH (AbbVie R&D Convergence Hub), para el procesamiento a gran escala de datos procedentes de ensayos clínicos. Álvarez-Ude revela que “esta plataforma agrupa e interpreta datos de diversas fuentes y, gracias a ello, podemos procesar información de ensayos clínicos, genomas, publicaciones científicas y bases de datos públicas”.

Hasta ahora, ARCH “ha generado más de  1.700 millones de gráficos de conocimiento que hace que pueda extraerse información en cuestión de minutos. Esto permite cambiar la forma en la que trabajan los equipos de I+D+i: haciéndolo más rápido y de manera más eficiente desde el diseño de ensayos clínicos hasta, en última instancia, acelerar la disponibilidad de nuevos fármacos”, concluye el directivo.

Por otro lado, la compañía también está explorando el uso de modelos extensos de lenguaje (LLM o large language model) para optimizar el diseño de fármacos o el aprendizaje automático (ML o machine learning) para el análisis multi-ómico en la identificación de objetivos terapéuticos.

Con esta tecnología, AbbVie ha desarrollado otras iniciativas como DELIST, “un estudio que utiliza machine learning para identificar pacientes con párkinson candidatos a terapias avanzadas (DAT)”, cuenta Nudelman. O RAISE-UP, “un proyecto en reumatología que analiza, a través del uso de la IA, factores predictivos asociados con la remisión en artritis reumatoide, mediante el aprendizaje automático en los registros médicos electrónicos”.

En algunos casos, la aplicación de estas tecnologías ya ha llevado a publicaciones científicas, como ha sido el estudio LiverTAI, en el que se ha aplicado machine learning y procesamiento del lenguaje natural, “para identificar factores potenciales asociados con la infección del virus de la hepatitis C en la población española”, declara Nudelman.

Desafíos y oportunidades de las tecnologías emergentes

En estos momentos la tecnología representa un punto de inflexión en el sector salud. La investigación avanza cada vez más rápido y también supone un gran acelerador para las empresas de la industria, pero este nuevo ecosistema no está exento de desafíos.

Para Álvarez-Ude, “la utilización de la IA en la I+D del sector salud conlleva importantes retos, que incluyen la integración de estas nuevas tecnologías en los procesos tradicionales, la gestión de grandes volúmenes de datos de manera diferente y segura, así como la irrupción de nuevos perfiles interdisciplinarios diversos y más tecnológicos que combinen conocimientos en medicina, biología e inteligencia artificial”.

José Álvarez-Ude, director de Business Technology Solutions de AbbVie España.

Por ejemplo, a los roles tradicionales de médicos, químicos o biólogos se suman data scientist, ingenieros o expertos en Inteligencia Artificial que serán claves en los próximos años para desarrollar nuevas herramientas de investigación y acelerar el ritmo de los avances científicos.

Más allá de su uso médico, se espera que la IA y el resto de tecnologías contribuyan a mejorar la organización y productividad de la industria, así como en los sistemas sanitarios. De esta manera, apunta Álvarez-Ude “también es importante que estas herramientas se implementen adecuadamente en los procesos asistenciales, de tal forma que se garanticen su fiabilidad y seguridad”.

A pesar de los retos actuales, las tecnologías emergentes plantean un horizonte prometedor. Herramientas como la IA son ya una realidad presente en multitud de procesos de la industria farmacéutica, iniciando una nueva era para la investigación.