¿Cuál es el reto de la IA en el sector farmacéutico? Hacer frente a los costosos y arriesgados ensayos clínicos. La inteligencia artificial, ha transformado la búsqueda de nuevos medicamentos.
Las empresas farmacéuticas ahora apuestan por poder solucionar el lento y costoso proceso de probar los medicamentos en seres humanos.
Si preguntamos a una empresa farmacéutica por el enfoque actual de los ensayos clínicos, es muy probable escuchar quejas acerca de un sistema defectuoso y disfuncional.
Para poder desarrollar un nuevo medicamento de media hacen falta, como mínimo, una década y entre 1.000 y 2.000 millones de dólares (entre 790 y 1.600 millones de francos).
Tres fases de los ensayos
El 60-70 % del tiempo se dedica a las tres fases de los ensayos en seres humanos. Cuanto más tiempo lleva un ensayo clínico, más tarda el medicamento en llegar a quienes lo necesitan.
Además, para hacer las cosas más difíciles todavía, las empresas suelen malgastar tiempo y dinero en ensayos de medicamentos que las autoridades reguladoras al final no aprueban. Casi 90 de cada 100 medicamentos que inician ensayos en personas no reciben luz verde porque las pruebas no logran demostrar que son seguros o eficaces.
«La industria simplemente ha aceptado que el riesgo y el fracaso forman parte del desarrollo de fármacos porque no ha habido otra opción», dice Kevin Buyens, cofundador y director comercial de la empresa de biotecnología e IA TwinEdge Bioscience, con sede en el oeste de Suiza. «Pero esto está cambiando. Las tecnologías digitales pueden ayudar a cubrir esa brecha», apunta.
Mediante el análisis de volúmenes enormes de datos químicos y biológicos a una velocidad mucho mayor que la de los seres humanos, la IA —y en especial los sistemas de aprendizaje automático— ya ha ayudado a identificar posibles candidatos a fármacos.
La situación en los ensayos clínicos es diferente. Organismos reguladores como la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA, por sus siglas en inglés) y Swissmedic utilizan la información recopilada en los ensayos para decidir si un medicamento es lo suficientemente seguro o eficaz como para administrarlo a pacientes.
Estos organismos se han mostrado recelosos ante cualquier atajo que pudiera poner en peligro la seguridad de las personas.
Las tecnologías de IA, sin embargo, han mejorado drásticamente en los últimos años, y también ha aumentado el acceso a los datos del mundo real, como los historiales médicos electrónicos. Y esto ha incrementado la confianza en la capacidad de la IA para acelerar los ensayos y mejorar su tasa de éxito.
En abril la FDA, el organismo regulador de medicamentos más grande del mundo, anunció planes para un programa piloto destinado a evaluar cómo las tecnologías basadas en la IA pueden mejorar la eficiencia, la rapidez y la calidad para tomar decisiones en los ensayos clínicos de fase temprana.
El proceso
Tradicionalmente, los ensayos clínicos han sido un proceso largo y tedioso. Una de las principales razones es, sencillamente, la cantidad de papeleo; gran parte del cual se hace de forma manual. Una situación que se ha agravado a medida que los ensayos se han vuelto más globales, los medicamentos son más complejos y las autoridades exigen más información para evaluar los riesgos y beneficios de un tratamiento.
La iniciativa —aunque de alcance limitado— es una de las señales más claras hasta la fecha de que los organismos reguladores se están mostrando más abiertos a utilizar la IA en los ensayos clínicos para desbloquear lo que la FDA describe como un «cuello de botella crítico» en el desarrollo de fármacos.
Esta decisión llega en un momento en que China —por su capacidad para llevar a cabo ensayos de forma más rápida y económica— está emergiendo como una fuerza importante en los ensayos clínicos en fase inicial.
Tomado de swissinfo.ch
