La industria farmacéutica atraviesa una mala racha en el desarrollo de medicamentos. ¿Hasta qué punto puede ayudar la inteligencia artificial?
EN SÍNTESIS
A las compañías farmacéuticas cada vez les cuesta más obtener fármacos eficaces y rentabilizar sus inversiones en investigación. La solución podría hallarse en la inteligencia artificial.
Las herramientas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden identificar proteínas «diana» implicadas en un trastorno y fármacos que las modifiquen sin producir efectos indeseados.
Muchas farmacéuticas ya han adoptado este enfoque. Aunque los primeros resultados son prometedores, aún es pronto para saber si se traducirán en más y mejores medicamentos.
Durante mucho tiempo, para predecir si un medicamento experimental inhibirá el CYP450 en los pacientes, las compañías farmacéuticas han recurrido a métodos estándar tales como realizar análisis químicos en tubos de ensayo, observar las interacciones del CYP450 con fármacos conocidos de propiedades químicas similares y llevar a cabo pruebas en ratones. Sin embargo, estas predicciones resultan erróneas un tercio de las veces. En tales casos, puede que la toxicidad relacionada con el CYP450 solo salga a la luz durante los ensayos clínicos en seres humanos, lo que se traduce en millones de dólares y años de esfuerzo desperdiciados. Esta costosa inexactitud a veces llega a parecer «nuestra cruz», lamenta Saurabh Saha, vicepresidente de investigación y desarrollo y medicina traslacional de Bristol-Myers Squibb.
Debido a la creciente dificultad para encontrar nuevos fármacos, el coste medio de lanzar uno al mercado casi se duplicó entre 2003 y 2013, hasta alcanzar los 2600 millones de dólares, según el Centro Tufts para el Estudio del Desarrollo de Fármacos. Estas mismas dificultades han provocado que los medicamentos tarden hasta 12 años en pasar del laboratorio al mercado y que el 90 por ciento de ellos se descarten en alguna de las fases de ensayos clínicos.
Así pues, no es de extrañar que la industria se muestre entusiasmada con la aplicación de la inteligencia artificial (IA) a la búsqueda de fármacos. Las herramientas basadas en IA no emplean métodos analíticos desarrollados por expertos, sino que los usuarios les proporcionan problemas de muestra (una molécula) y sus soluciones (su comportamiento como fármaco) y el programa elabora sus propias estrategias computacionales para producir las mismas soluciones.
https://www.investigacionyciencia.es/revistas/investigacion-y-ciencia/una-nueva-visin-de-la-va-lctea-805/inteligencia-artificial-para-descubrir-frmacos-18838
Deja tu comentario
Debe iniciar sesión para escribir un comentario.