El uso de la Inteligencia Artificial (IA) ha llegado para quedarse en el mundo de la innovación farmacéutica. No sólo facilita el desarrollo de los medicamentos, sino también el descubrimiento de nuevos fármacos. Unos avances especialmente importantes a la hora de dar con terapias avanzadas centradas, por ejemplo, en medicamentos biológicos. Así lo explica el Chief Data Scientist and BioPharmaceuticalsR&D de AstraZeneca, Jim Weatherall, en una entrevista para ConSalud.es.
Como indica el experto, el impacto que puede tener la IA en la innovación es muy alto, con la posibilidad de realizar un diseño directo de nuevos tratamientos biológicos. “Antes, uno de nuestros químicos diseñaba una molécula y redefinía su diseño múltiples veces para pasar por muchos estadios hasta llegar a esa molécula que, con un poco de suerte, se convertía en un futuro fármaco”.
Hoy en día, por el contrario, “usamos la IA para guiar todo ese proceso”. Así, comenta Weatherall, “podemos aprovecharla para que nos dé una molécula lo más estable posible o cualquiera de las propiedades que queramos”. De esta forma, los expertos pueden guiar la inteligencia artificial hacia estructuras correctas de forma más rápida, reduciendo la cantidad de trabajo que se realiza en el laboratorio, “porque la tecnología acelera todo el proceso”.
Hoy en día, algunos pasos del proceso de desarrollo de un fármaco que "llevan meses podrían reducirse a días"
Al respecto de este incremento de la celeridad de los procesos, el experto hace hincapié en que los tratamientos se pueden proporcionar a los pacientes en un periodo de tiempo más corto. “En el pasado, sin estos avances, dar con un fármaco podía conllevar muchos años de desarrollo”. De hecho, hasta la llegada de esta tecnología se tardaba entre diez y quince años desde la investigación inicial de una molécula hasta el lanzamiento de un medicamento al mercado. “Procesos que hoy en día llevan meses podrían convertirse en días”. Un hecho que permitirá que los pacientes “obtengan medicinas con la misma calidad e incluso mejores que los actuales y mucho más rápido”.
Además de encontrar tratamientos más rápidamente, podemos lograr que sean más seguros para el paciente. La posibilidad de predecir cómo se comportará una terapia cuando se aplique en humanos es de gran importancia, ya que permite conocer de antemano si se enfocará en la enfermedad que se quiere tratar. “Si damos con un nuevo medicamento que tiene aspectos similares a otros que ya existen, podemos predecir los efectos que podría tener en el cuerpo humano”. Y añade: “Si podemos obtener suficientes datos científicos correctos, la IA puede ayudar a encontrar patrones en ellos y luego predecir qué nuevos medicamentos atacarán a la enfermedad en cuestión y tendrán el mejor perfil de seguridad”.
LA IMPLEMENTACIÓN DE LA IA EN LA INDUSTRIA
Ante los avances que trae esta nueva tecnología, la industria trabaja para implantarla en todo el proceso, desde que se conoce la enfermedad y hay que diseñar el fármaco hasta el momento en el que se pueda probar el fármaco. En todo este procedimiento se puede utilizar la inteligencia artificial con oportunidades hasta ahora imposibles de alcanzar. “Podemos encontrar interacciones muy complejas entre proteínas, genes y células que no hubiéramos visto antes”.
El doctor Weatherall y su equipo se encuentran actualmente inmersos en un estudio sobre el uso de la IA para comprender patrones en datos de audio. En otras palabras, estudiar sonidos de manera que la tecnología pueda considerar la gravedad de una enfermedad. “Realizamos ensayos clínicos en pacientes con enfermedad pulmonar, y una de las formas en que medimos el grado de los síntomas es con un dispositivo de audio que recoge sus toses. Podemos usar esa información para saber la gravedad de una enfermedad”.
“Adoptar la IA implica una forma de pensar muy diferente para los científicos, por lo que también es un viaje”
La implementación de la IA, sin embargo, no está exenta de desafíos que van desde su regulación a su acceso. Actualmente, el marco regulatorio todavía está emergiendo en Europa, donde en marzo el Parlamento Europeo aprobó la nueva ley de Inteligencia Artificial, y a nivel global con normativas que a nivel mundial no terminan de ser homogéneas ni abarcar todas las posibilidades que esta tecnología ofrece. “La regulación es lo suficientemente estricta para garantizar que todos estén seguros, pero también queda suficiente espacio para permitir se exploren nuevas tecnologías”, manifiesta.
Otro reto es el acceso a los datos, pues “son realmente el combustible que alimenta todos estos modelos de IA, pero suelen estar fragmentados”. Y el último desafío estaría relacionado con las personas. “Creo que adoptar las tecnologías de IA que van a automatizar gran parte los procesos implica una forma de pensar muy diferente para los científicos, por lo que todavía queda mucho camino por recorrer, pero el potencial es enorme”, concluye Jim Weatherall.