El proceso de descubrimiento y desarrollo de un fármaco es complejo, puede tomar hasta más de una década, requiere la implicación de profesionales con un alto nivel científico e inversiones que alcanzan los 2.6 mil millones de dólares. Luego de este recorrido, solo 1 de cada 10.000 compuestos llega al mercado.
Así, en los últimos años, el uso de la inteligencia artificial (IA) para el descubrimiento de fármacos surge como una herramienta potencial que permitiría acelerar y mejorar estos procesos. El informe Desbloquear el potencial de la IA en el descubrimiento de fármacos, elaborado por Wellcome, explora el estado actual, las barreras y las oportunidades futuras para la aplicación de IA en el descubrimiento de fármacos.
A partir de la revisión de la literatura, patentes, fuentes de financiación, encuestas y entrevistas a profesionales del campo, el análisis ofrece una primera conclusión: existen áreas donde, hoy en día, la IA ofrece valor al descubrimiento de medicamentos; al mismo tiempo, existen muchas áreas donde las promesas están por cumplirse.
Entre los hallazgos del reporte, destacan los siguientes puntos:
- Se ha observado un rápido crecimiento en la investigación, las patentes y la financiación en los últimos cinco años, especialmente en la aplicación de la IA en la comprensión de enfermedades y en el descubrimiento de moléculas pequeñas.
- Los esfuerzos se concentran en áreas de terapia específicas como oncología, covid-19 y neurología, y en entornos específicos, especialmente la investigación industrial en países de altos ingresos y China.
- La adopción de herramientas de IA está liderada por empresas de biotecnología ‘AI-first’ que tienen flujos de trabajo de investigación y desarrollo construidos alrededor de herramientas de IA.
- A pesar de los diferentes niveles de adopción, existe un amplio consenso sobre el potencial futuro de esta tecnología, con más del 80% de los usuarios actuales de IA (y el 70 % de los no usuarios actuales) que esperan que la IA genere un impacto significativo en el descubrimiento de fármacos en los próximos cinco años.
- Si se consideran 3 aspectos clave: ahorro de tiempo y costes, mayor probabilidad de éxito y novedades tanto en la diana molecular como en el agente terapéutico optimizado, los modelos sugieren ahorros aproximados del 25% al 50%.
- La falta de confianza en el valor de la IA, así como el acceso limitado, la baja madurez y la falta de estandarización de datos, herramientas y capacidades, merman la adopción de IA
- En muchos entornos, el poco acceso a capacidades interdisciplinarias como la química computacional o la bioinformática, surgen como barreras para la adopción de IA
El informe también enumera seis acciones para que los financiadores de investigaciones en el campo de la salud puedan solventar las barreras, y señala la necesidad de establecer colaboraciones, acciones concretas y las reglas del juego para para aprovechar el potencial de la IA en el descubrimiento de fármacos en diversas áreas terapéuticas.
Les invitamos a consultar el informe completo en este enlace.
