La inteligencia artificial aplicada al desarrollo de medicamentos: cómo la EMA y las empresas tecnológicas están tomando posiciones

El desarrollo de fármacos no es una excepción. No podía serlo en una industria que basa sus beneficios en la posibilidad de disponer de periodos más prolongados de comercialización exclusiva de las innovaciones terapéuticas, lo que depende de que estás puedan demostrar lo antes posible que son seguras y eficaces, algo que han de valorar las agencias reguladoras. 

La inteligencia artificial se puede utilizar en el campo del desarrollo de los medicamentos de diversas maneras. 

En primer término, para automatizar tareas, analizar datos y tomar decisiones complejas, lo que puede acelerar el proceso de desarrollo de fármacos y mejorar la eficacia potencial de los tratamientos.

Además, para la automatización de tareas, como la identificación de compuestos con potencial terapéutico, la evaluación de la toxicidad de los candidatos, o el diseño óptimo de ensayos clínicos. Esto permite a los responsables científicos centrarse en tareas con mayor componente intelectual, como el entendimiento de nuevos mecanismos de acción para los fármacos.

Así mismo, en el análisis de datos, como los de los ensayos clínicos, los relacionados con el paciente, o los que correlacionan los biomarcadores. Esto puede ayudar a identificar nuevos patrones y correlaciones que pueden conducir al desarrollo de fármacos más específicos frente a determinados tipos de patologías, o en relación con poblaciones o subpoblaciones en los que actúen de una manera más eficaz y segura.

Finalmente, en la toma de decisiones, la inteligencia artificial se puede utilizar como apoyo a análisis complejos, como la selección óptima de pacientes para ensayos clínicos, la predicción de la eficacia de los fármacos o la evaluación de sus riesgos.

Como resultado de todo ello, se puede acelerar el proceso de desarrollo e investigación de los medicamentos y mejorar su eficacia y seguridad. De esa manera sería posible disponer de soluciones válidas antes, y las compañías farmacéuticas reducir significativamente el tiempo necesario para optar a su autorización y comercialización.

En términos realistas, algunas empresas farmacéuticas ya están dando a conocer casos de uso en los que incorporan la inteligencia artificial a determinados procesos. Entre ellos, los más habituales últimamente tienen que ver con la llamada fase de “discovery”, que consiste en identificar compuestos con potencial terapéutico, reduciendo la necesidad de realizar ensayos en animales; el reposicionamiento, que es identificar nuevas aplicaciones para fármacos que ya están aprobados; y la personalización terapéutica, basada en desarrollar tratamientos específicos para pacientes individuales de acuerdo con sus características genotípicas o fenotípicas.

Realmente, ya no estamos hablando de un futuro que llegará algún día, sino de un área de actividad que cada vez tiene más y más interesantes ejemplos. Como consecuencia, tanto las agencias reguladoras como las empresas están tomando partido en esta nueva frontera del desarrollo de los medicamentos, y recientemente se han conocido algunas novedades interesantes. 

La EMA elabora un “documento de reflexión”

La Agencia Europea de Medicamentos (EMA) acaba de publicar un borrador de lo que denomina “documento de reflexión” sobre el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de medicamentos humanos y veterinarios. El documento, que se publica para su consulta pública, reflexiona sobre los principios relevantes para la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en cualquier paso del ciclo de vida de un medicamento, desde el descubrimiento del fármaco hasta lo que ocurre posteriormente a su autorización y comercialización.

El texto comienza por reconocer que la inteligencia artificial dispone del potencial de mejorar significativamente las fases de desarrollo, regulación y la utilización de medicamentos, y afirma que son varias las áreas en las que puede tener un impacto importante. Fundamentalmente, las que se refieren al desarrollo de tareas más repetitivas o de menor valora añadido, el análisis masivo de datos, la identificación de patrones (incluso estableciendo deducciones que los humanos podrían pasar por alto), y, en general, el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos más rápidamente y a un costo menor.

Sin embargo, el documento de reflexión también señala que la inteligencia artificial presenta algunos desafíos para las agencias regulatorias. Por ejemplo, puede ser difícil comprender los algoritmos con los que se entrena a la inteligencia artificial al efecto de evaluar niveles de seguridad y eficacia, o que paradójicamente pudiera introducir sesgos de análisis si nos es capaz de asegurar que no se producen discriminaciones, por ejemplo, en los grupos y características de las personas que se integran en los análisis.

El documento de reflexión llama a los desarrolladores, reguladores y científicos a trabajar juntos para abordar estos desafíos, y garantizar que la inteligencia artificial se utilice de forma segura y ética en el desarrollo de medicamentos. Su consulta pública está abierta hasta el 31 de diciembre de 2023, y se invita a todas las partes interesadas a proporcionar comentarios sobre este análisis inicial, de manera abierta, puesto que no forma parte de un procedimiento reglado orientado a la adopción de ninguna normativa, al menos a corto plazo. Según la EMA, los comentarios se emplearán para mejorar el documento y prepararlo para su publicación final.

¿Qué hace un fabricante de tarjetas gráficas en el desarrollo de medicamentos?

Muchos aficionados a los videojuegos conocen que NVIDIA es una empresa dedicada a producir tarjetas gráficas, las que son capaces de mover los gráficos de pantalla gracias a una capacidad de procesamiento bruto que es cada vez más potente. De hecho, estas tarjetas, que se acoplan al ordenador para proporcionarle soltura, se han empleado también el ámbito de las criptomonedas, por su versatilidad y escalabilidad.

Pues bien, la noticia que se ha conocido recientemente es que NVIDIA se ha asociado con una empresa biotecnológica llamada Recursion, dedicada al descubrimiento de medicamentos con base en el análisis de las variables biológicas, para entre ambas acelerar el desarrollo de modelos básicos de inteligencia artificial aplicados a la biología y la química farmacéutica, y así optimizar el desarrollo de medicamentos.

Lo que pretenden es conjugar el contenido de las bases de datos de Recursion con las capacidades informáticas de NVIDIA, y crear modelos escalables de inteligencia artificial que puedan orientar el descubrimiento de medicamentos.

Recursion dispone de datos que superan los 23 petabytes, y cree que con ellos se podría acelerar el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial específica para el desarrollo de medicamentos, que se comercializará al margen de sus medicamentos. Para eso va a utilizar las tarjetas de NVIDIA y sus recursos en la nube. Es decir, que se está diluyendo la frontera entre lo que es el producto relevante de la investigación biomédica, el medicamento, hacia la valorización del conjunto de datos con los que se puede dar vida a una inteligencia artificial.