La inteligencia artificial (IA) ha invadido el mercado global en todos los ámbitos y sectores, y como no podía ser de otra manera, la industria farmacéutica es uno de los más llamativos. El 2023 ha sido el año de confirmación para la incorporación de esta tecnología en el desarrollo de fármacos, ya que múltiples empresas han decidido dar un paso hacia delante y aprovechar las múltiples ventajas que ofrece.
Prueba de ello, un nuevo informe de Statista señala que se prevé que el mercado mundial en el descubrimiento de medicamentos crezca desde 1.500 millones de dólares (1.362 millones de euros) hasta 13.000 millones de dólares (11.800 millones de euros) en 2032; y que las soluciones basadas en IA en la investigación clínica superen los 7.000 millones de dólares (6.356 millones de euros) para finales de la década.
Una vez que se proporciona un objetivo biológico, los sistemas de IA recorren grandes cantidades de datos en tiempo récord, para identificar patrones y reducir la cantidad de candidatos a fármacos o vacunas
A pesar de que este año ha sido el de validación, según apunta el informe, la financiación mundial en IA para el desarrollo de estos productos fue mayor en 2021, muy influenciado por la pandemia de Covid-19, principalmente en los Estados Unidos. Una inversión que ha servido como base para que, ahora, se haya convertido en una realidad cada vez más común.
En concreto, una vez que se proporciona un objetivo biológico, los sistemas de IA recorren grandes cantidades de datos en tiempo récord, para identificar patrones y reducir la cantidad de candidatos a fármacos o vacunas. Recientemente, la IA ha conseguido ayudar a encontrar un nuevo antibiótico, un gran avance partiendo de que la resistencia a los antimicrobianos es uno de los grandes desafíos para la salud.
Teniendo en cuenta que el 90% de los medicamentos de ensayos clínicos nunca llegan a ser aprobados y que los costes pueden alcanzar miles de millones de dólares la IA se postula como una gran solución
La IA examinó eficientemente 7.500 moléculas, reduciéndolas a 250 compuestos potenciales en tan solo 90 minutos. Según recoge Statista, el ahorro potencial de tiempo mediante el uso de IA para una nueva molécula hasta que se convierta en un candidato preclínico está entre el 40% y el 50%, pero algunos expertos estiman que podría reducir el tiempo para desarrollar medicamentos a una décima parte.
Teniendo en cuenta que el 90% de los medicamentos de ensayos clínicos nunca llegan a ser aprobados y que los costes durante el desarrollo pueden alcanzar miles de millones de dólares y durar más de una década, la IA se postula como una gran solución. Además, las ventajas de esta tecnología no solo se quedan en acelerar los plazos, también permiten diseñar terapias más precisas y personalizadas, a través de la interpretación de grandes cantidades de conjuntos de datos genómicos.
HOJA DE RUTA EMA
Ante el claro aumento en la utilización de la IA dentro de la industria farmacéutica, la Agencia Europea del Medicamento (EMA por sus siglas en inglés), ha publicado un plan para guiar su uso en la regulación de medicamentos de uso humano y veterinarios.
Tras un borrador presentado en el mes de julio donde abrieron la puerta al diálogo con desarrolladores, académicos y reguladores de medicamentos, esta última actualización establece un plan de trabajo colaborativo para maximizar los beneficios de la IA hasta el 2028, siempre gestionando sus posibles riesgos.
Según establece el nuevo documento publicado por la EMA, de cara al año que viene, los tres primeros meses se va a trabajar en los procesos de experimentación para probar y evaluar diferentes formas de usar esta tecnología. Tras este periodo, durante los meses de abril, mayo y junio, se van a empezar a incorporar los LLM y chatbots, programas destinados a ser un asistente personal. Por último, se prevé que comience la labor de preparación de la Ley de IA para su entrada en vigor, además de que en el tercer trimestre se planea realizar un análisis sobre la capacidad para analizar los datos de la red, con el objetivo de mejorar la capacidad analítica.