La inteligencia artificial se abre paso en la I+D de medicamentos

La compañía Exscientia, especializada en el empleo de inteligencia artificial (IA) para el desarrollo de medicamentos, ha obtenido una nueva molécula con el potencial de ser primera de clase con actividad in vivo que se dirige contra una nueva vía para el tratamiento de la EPOC. Con este desarrollo, la compañía del Reino Unido con doble sede en Oxford y Dundee (Escocia) ha alcanzado el primer gran objetivo previsto en el acuerdo de colaboración que tiene con la británica GlaxoSmithKline (GSK) desde 2017. Los 5 ciclos y 85 compuestos probados para su desarrollo constituyen un hito en los procesos de I+D y un ejemplo relevante de la aplicación de IA a esta actividad. La propia compañía recuerda que su aproximación al desarrollo de nuevas moléculas ya ha demostrado que permite obtener moléculas candidatas a desarrollo preclínico aproximadamente en una cuarta parte del tiempo y por cerca de la cuarta parte del coste que requieren los procedimientos tradicionales.

Exscientia tiene colaboraciones en marcha con otras compañías, además de GSK, como Sanofi, Evotec, Roche y Celgene

Exscientia tiene colaboraciones en marcha con algunas otras farmacéuticas además de GSK, como Sanofi, Evotec, Roche y Celgene, y su procedimiento se basa en el aprendizaje obtenido de la enorme cantidad de datos biológicos y químicos con los que establece sus algoritmos basados en IA para diseñar nuevas moléculas. Su plataforma innovadora denominada Centaur Chemist permite la obtención de logros disruptivos y los nuevos compuestos se diseñan de manera automática y se priorizan a partir del aprendizaje que los sistemas de Exscientia hacen de los recursos existentes y de los datos experimentales de cada ciclo. El principio es similar al que emplearía un humano para aprender, pero el uso de IA hace mucho más efectiva la identificación y comprensión de tendencias múltiples y complejas para equilibrar criterios de potencia, selectividad y farmacocinética. Exscientia sostiene que, por tanto, el proceso que emplea IA tiene más probabilidades de lograr un determinado objetivo final y de forma más rápida y eficiente que los procedimientos humanos tradicionales.

Amplia encuesta

Esta combinación de disciplinas es cada vez más frecuente entre las compañías biofarmacéuticas en todas las etapas del desarrollo de medicamentos, desde el descubrimiento inicial hasta la investigación clínica, pasando por la evaluación de riesgos y seguridad de los compuestos, los procedimientos regulatorios y la fabricación. Un reciente informe del Tufts Center for the Study of Drug Development, adscrito a la Universidad de Tufts, en Boston (EEUU), y especializado en estudios de mercado del sector farmacéutico, revela que el empleo de IA se centra sobre todo en las áreas de desarrollo clínico, en el 61% de las compañías encuestadas para el estudio, que se basó en las respuestas obtenidas de 402 profesionales de empresas farmacéuticas o biotecnológicas, CRO, proveedores de tecnologías y otro tipo de organizaciones de Norteamérica (61%), Europa (23%), Asia-Pacífico (11%), Latinoamérica (2%) y el resto del mundo (3%). Un porcentaje muy similar de encuestados reveló que en sus empresas se emplea machine learning y procesamiento de lenguaje natural, tanto para la selección y reclutamiento de pacientes (en el 42% de los casos), como para análisis de evidencias del mundo real (RWE por sus siglas en inglés).

“Las compañías farmacéuticas y biotecnológicas, así como los proveedores de servicios, se sustentan ahora sobre tecnologías de IA aplicadas en todas las áreas terapéuticas, incluidas sobre todo las de oncología, SNC, cardiovascular, inmunología, enfermedades raras y del metabolismo (ver tabla superior)”, según ha señalado Mary Jo Lamberti, profesora de investigación del Tufts Center y responsable del estudio.

Impulso de la inteligencia artificial

Sin embargo, a pesar del impulso y crecimiento de la IA aplicada al desarrollo de medicamentos, la falta de las competencias y habilidades precisas en las plantillas de las compañías, lo que dificulta la adaptación de datos

 

 

desestructurados, y los presupuestos insuficientes siguen siendo los principales retos a la hora de aplicar la IA en este ámbito, según señala el estudio a partir de los datos obtenidos en la encuesta. En consecuencia, el 59% de los encuestados señala que sus empresas planean aumentar la plantilla dedicada a IA en 2020, principalmente para fortalecer las áreas de responsables de datos e informáticos, especialistas en tecnologías de la información y arquitectos de IA (ver tabla).

El Tufts Center destaca también que el 42% de los encuestados afirma que la implementación de IA no se hace de forma centraliza en las compañías, sino que se aplica principalmente en los departamentos de I+D (en el 20% de los casos) y en los de informática, en el 12% de las empresas.

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