Google Cloud ha lanzado dos nuevas herramientas impulsadas por inteligencia artificial (IA) que tratan de ayudar a las empresas biotecnológicas y farmacéuticas en el descubrimiento de fármacos y en el avance de la medicina de precisión.
Concretamente, se han focalizado en acelerar el descubrimiento y su posterior desarrollo hasta llegar a la comercialización. Por un lado, Target and Lead Identification Suite, está diseñada para predecir y comprender la estructura de las proteínas, una de las partes fundamentales de los fármacos. En el caso de Multiomics Suite, se dirige a recibir, almacenar, analizar y compartir cantidades masivas de datos genómicos.
Google promete a través de estas dos nuevas incorporaciones reducir los tiempos de un proceso que suele durar entre 10 y 15 años
Estas soluciones surgen en un panorama marcado por procesos largos y costosos de llevar un nuevo medicamento al mercado estadounidense o a cualquier otro país. Según un informe reciente de Deloitte, las compañías farmacéuticas pueden invertir hasta dos mil millones de dólares (1.850 millones de euros) en este camino. Además, sus esfuerzos no siempre tienen resultados, y, en el caso de los Estados Unidos, sólo un 16% de los ensayos clínicos terminan recibiendo la aprobación.
Google promete a través de estas dos nuevas incorporaciones reducir los tiempos de un proceso que suele durar entre 10 y 15 años. El precio todavía se desconoce aunque compañías biotecnológicas como Cerevel Therapetics y Colossal Biosciences, ya han utilizado estas herramientas.
IDENTIFICACIÓN DE OBJETIVOS
Uno de los primeros pasos en el desarrollo de fármacos es la identificación de una diana biológica, conocido comúnmente como proteína. Un componente esencial de las enfermedades y de cualquier parte de la vida, esto implica que es necesario identificar su estructura y determinar su función y su papel.
AlphaFold2 puede predecir la estructura 3D de una proteína con mayor precisión que las tecnologías anteriores
Por el momento, los científicos tardan cerca de 12 años en identificar este objetivo, y además, en la mayoría de los casos tienen un gran número de fallos, retrasando aún más el plazo. Por otro lado, Google Cloud tiene un enfoque tripe para hacer que el proceso sea más eficiente. Permite compartir y administrar los datos moleculares mediante Analytics Hub, y predecir la estructura de una proteína con AlphaFold2, un modelo de aprendizaje automático desarrollado por una subsidiaria de Google.
En minutos, AlphaFold2 puede predecir la estructura 3D de una proteína con mayor precisión que las tecnologías anteriores. Datos clave a la hora de identificar cómo la estructura de la proteína interactúa con diferentes moléculas. Una de las cuales, podría convertirse en la base de un nuevo fármaco si cambia la función de esa proteína y, en última instancia, demuestra la capacidad de tratar la enfermedad.
ANÁLISIS DE DATOS GENÓMICOS
La segunda herramienta de Google relacionada con la industria farmacéutica, Multiomics Suite, ha sido clave para Colossal Biosciences, una empresa dedicada al ADN y la ingeniería genética que no tenía la infraestructura interna necesaria para organizar y descifrar cantidades masivas de datos genómicos.
Herramientas como Multiomics Suite suponen un gran avance no sólo en la reducción del tiempo que dedican las compañías farmacéuticas sino también en el resultado final
En concreto, una sola secuencia del genoma humano requiere más de 200 gigabytes de almacenamiento, es decir, los investigadores necesitarán 40 exabytes para almacenar los datos genómicos del mundo para 2025, según el Instituto Nacional de Investigación del Genoma Humano.
Por ello, herramientas como Multiomics Suite suponen un gran avance no sólo en la reducción del tiempo que dedican las compañías farmacéuticas sino también en el resultado final al que pueden destinar más esfuerzo y tiempo.