Las innovaciones en las ciencias biomédicas que están basadas en tecnología, son la esperada oportunidad de esta industria para ser más efectivos. El desarrollo de nuevos fármacos a través de la innovación en I+D que puedan completarse en menos tiempo y con menos costes, es el Santo Grial de la industria biofarmacéutica.
La innovación científica no solo trata de averiguar los mecanismos por los que se manifiesta una u otra enfermedad; sino que, además, se corresponde con la consecución de nuevas drogas que permitan evitar, paliar o curar una determinada dolencia.
Los costes que soporta la industria farmacéutica innovadora suponen más de 2400 millones de euros según Farmaindustria. Por otra parte, la inversión global en I+D en las farmacéuticas supone 30000 millones, solo en Europa. La cifra a nivel mundial sube hasta los 142000 millones de euros.
De estos datos, más del 57% se destina al diseño, desarrollo y evaluación de ensayos clínicos en sus 3 fases. La cantidad restante, 40%, se destina a la investigación básica, procesos de aprobación y farmacovigilancia.
Siguiendo los datos derivados de la patronal de las farmacéuticas innovadoras, se tarda un total de entre 12-13 años en desarrollar y llevar a un paciente un nuevo medicamento. Pero no todas las moléculas llegan a la fase de comercialización; muchas se quedan en el tintero en las diversas fases del desarrollo del fármaco.
Es en la parte de descubrimiento de dianas y el diseño de fármacos en las que la implementación de técnicas de Inteligencia Artificial ayuda a reducir tiempos hasta la mitad y por tanto, un ahorro de costes en la producción de nuevos medicamentos de hasta un 25%.
Actualmente, una biofarmacéutica española, Sylentis, ha implementado un software (siRFINDER) que emplea algoritmos basados en redes neuronales, SVM y machine learning para recoger, depurar y reinterpretar los datos experimentales generados por la farmacéutica. Esto les permite potenciar y desarrollar fármacos gracias a que el software les capacita para generar miles de compuestos específicos para tratar una enfermedad en cuestión de días. La farmacéutica reduce así los costosos y laboriosos trabajos de selección de candidatos, que suelen tardar años, en apenas unos días.
IA para los fármacos personalizados
Una encuesta realizada en junio por Deloitte y MIT Sloan Management Review encontró que solo el 20 por ciento de las compañías biofarmacéuticas son digitalmente maduras, y que la falta de visión clara, liderazgo y financiamiento están frenando a las compañías.
Según MarketsandMarkets, se espera que el mercado de la IA en la industria biofarmacéutica aumente de 198.3 millones de dólares en 2018 a 3.88 mil millones en 2025.
Las cuatro áreas proyectadas para impulsar la mayor parte del mercado de la IA en biofarmacia entre 2018 y 2025 incluyen: descubrimiento de medicamentos, medicina de precisión, diagnóstico por imágenes y diagnóstico médico e investigación. Según el informe, el descubrimiento de fármacos representó el mayor tamaño del mercado durante el período de estudio.
Existe un área que va desde la creación de moléculas candidatas hasta la producción del nuevo fármaco, que presenta una oportunidad única para el desarrollo acelerado de dichos fármacos. Las mejoras potenciales del proceso incluyen lo siguiente:
- Rediseño de los procesos que mejoran la velocidad en el descubrimiento de nuevas moléculas y está basado en el conocimiento experto.
- Digitalización que permita la automatización de procesos repetitivos a la vez que la generación de nuevos contenidos y nuevos datos.
- Advanced analytics incorporando fuentes internas y externas. Aquí se incluirían los modelos predictivos.
Un papel clave para los algoritmos de IA es predecir las interacciones entre las moléculas para así, comprender los mecanismos de la enfermedad. Estos mecanismos a su vez, podrían ayudar a establecer nuevos biomarcadores; identificar, diseñar, validar y optimizar nuevos candidatos a fármacos; e identificar medicamentos existentes que podrían ser reutilizados para otras indicaciones.
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