Inteligencia artificial en el desarrollo de nuevos medicamentos

Por: Dr. Patricio Huenchuñir, vicepresidente ejecutivo de Asilfa.

El año 2007, John McCarthy definió la “Inteligencia artificial” (IA) como “la ciencia y la ingenieria de fabricar máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos. Está relacionada con la tarea similar de usar computadoras para comprender la inteligencia humana, pero la lA no tiene por qué limitarse a métodos que sean biológicamente observables”.

Varios anos antes, en 1956, McCarthy junto a Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester y otros investigadores, iniciaron esta disciplina en el Dartmouth College Artificial Intelligence Conference, convirtiendo ese evento en el momento fundacional de esta ciencia

Si bien la IA no es algo nuevo, el avance informático de los últimos años ha permitido que se desarrolle con mayor intensidad, siendo el área biomédica, y particularmente la industria farmacéutica, uno de los sectores donde puede tener un especial impacto que redunde en beneficios para la salud de la población.

Por ejemplo, en el desarrollo de nuevos medicamentos (Drugs Discovery), los algoritmos basados en lA permitirian diseñar nuevos principios activos, que se unirian con mayor especificidad a las proteínas dianas del organismo (receptores), logrando, por un lado, un mejor efecto farmacológico, y por otro, menores efectos secundarios debido a que tendrian menos especificidad por el resto de las proteínas.

Esta mayor optimización permitiría sintetizar solo aquellas moléculas que tienen más opción de ser farmacológicamente activas, disminuyendo los costos de desarrollo y acelerando el proceso productivo de los nuevos medicamentos.

Esto último tiene especial relevancia para el caso de las vacunas, porque nunca se puede descartar la aparición de una nueva pandemia, o de los antimicrobianos, debido a la presencia de cepas bacterianas multirresistentes a los actuales medicamentos.

En el caso de los ensayos clínicos, la lA ayudaría a optimizar el tipo de pacientes y la cantidad a enrolar en cada estudio, permitiendo, además, la personalización de la dosis de cada medicamento según el tipo de paciente.

A nivel productivo, la lA permitiría a las compañías farmacéuticas optimizar la producción de medicamentos, ayudándoles, por ejemplo, con la compra de las materias primas, o para prepararse a un nuevo brote en el caso de una enfermedad infecciosa, o el aumento de la prevalencia de una determinada patología, asegurando de esta forma el normal abastecimiento de los medicamentos y evitando cualquier quiebre de stock.

A las autoridades regulatorias, los algoritmos de lA le ayudarían a manejar la información clínica de los medicamentos aprobados en cada país, permitiéndoles una farmacovigilancia más activa y una respuesta más oportuna y coordinada frente a cualquier reacción adversa que pueda aparecer, tanto a nivel nacional como internacional

En resumen, la lA puede tener un gran impacto en la industria farmacéutica, porque ayudaría a disponer de medicamentos más eficientes, con menores efectos secundarios y en forma más oportuna. Esto tiene un gran impacto en la población porque permitiría aumentar el acceso a los nuevos medicamentos de calidad, seguridad y eficacia que el país requiere para sus nuevos desafíos sanitarios.

Fuente: La Tercera, 5 de mayo de 2024.