Si hemos logrado las vacunas contra la COVID-19 en tan poco tiempo, también se lo debemos a la inteligencia artificial. Fabricantes como Moderna y Pfizer lo han manifestado en varias ocasiones. Producir una vacuna en cuestión de meses en lugar de años es un logro realmente increíble, del que deberíamos estar orgullosos como especie.
La creación de la mayoría de los productos biológicos se basa en el comportamiento de las células. La inteligencia artificial se utiliza para descifrar cómo actúan estos componentes básicos de la vida. Como en la producción de proteínas y otras moléculas, así como para producir las vacunas anti COVID-19. Uno de los mejores ejemplos del uso del inteligencia artificial en ámbito médico es el programa AlphaFold2, desarrollado por DeepMind de Google.
El software pudo resolver uno de los mayores desafíos de la biología. Determinar la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia de aminoácidos. La predicción del llamado protein folding (plegamiento de proteína) requiere métodos experimentales y años de investigación. Gracias a la IA ha sido posible predecir la estructura de las proteínas en muy poco tiempo y con una precisión superior al 90%.
Es una verdadera revolución que ofrece una enorme contribución al mundo de la medicina. Permite descubrir fármacos y terapias de una forma más rápida y avanzada. De hecho, el recorrido necesario para desarrollar y comercializar un nuevo medicamento suele ser muy largo (incluso de 10 a 15 años). Por tanto, si millones de personas tendrán vacunas anti COVID-19 en tan poco tiempo, también será gracias a las capacidades computacionales y las técnicas de aprendizaje automático que se están aplicando cada vez más en la investigación farmacéutica.
El camino de una vacuna
Para las vacunas frente a la COVID-19 se ha llevado a cabo una verdadera carrera contra el tiempo. La comercialización de una vacuna, así como de cualquier fármaco, está, de hecho, precedida por estudios rigurosos que requieren el tiempo necesario para evaluar su eficacia y seguridad. Existen diferentes fases que preceden la aprobación que no se pueden omitir.
Inicialmente, se llevan a cabo estudios experimentales in vitro, sobre la base de los cuales es posible establecer la composición cualitativa y cuantitativa ideal. Una vez definido este aspecto, se realiza un estudio más profundo y una experimentación in vivo. Con el fin de verificar los efectos terapéuticos de la molécula. Luego comienza la llamada fase preclínica, en la que se prueba la respuesta inmune y/o los efectos adversos en animales. Después, la vacuna entra en el territorio del ensayo clínico en el que ya se prueba en humanos.
Dicho ensayo puede tener lugar en cuatro momentos distintos. Los tres primeros preceden a la autorización de comercialización. El cuarto se realiza cuando la vacuna ya está disponible en el mercado. Cada uno de estos pasos es esencial para garantizar que el fármaco sea eficaz y seguro y que se identifique cualquier efecto secundario. Pero también para asegurar su producción a escala industrial.
La IA, un válido aliado en el desarrollo de fármacos
A veces, la complejidad, la regulación y los costes de la investigación pueden provocar una desaceleración en el proceso. Existen límites de recursos, tiempo, ineficiencia y riesgos típicos del desarrollo de nuevas moléculas. Para evitarlos, muchas compañías farmacéuticas están explorando y aplicando el aprendizaje automático en las diferentes etapas de I+D de un medicamento. Por ejemplo para las vacunas para combatir la COVID-19.
Varias empresas han utilizado la inteligencia artificial para investigar y desarrollar una vacuna o un tratamiento para acabar con la pandemia. Este es el caso, por ejemplo, de Moderna. La empresa de biotecnología estadounidense ha logrado reducir significativamente el tiempo necesario para desarrollar un prototipo de vacuna gracias a la bioinformática, de la cual la IA es parte esencial.
La aplicación de la inteligencia artificial en el descubrimiento de fármacos surge de la transferencia de conocimientos procedentes de las startups tecnológicas. Hay diferentes formas de colaboración con las empresas farmacéuticas y aportan un amplio abanico de soluciones. Van desde el análisis de big data farmacéuticos, utilizando técnicas de machine learning y deep learning, hasta el diseño de moléculas. Así como la planificación de ensayos preclínicos y clínicos.
Por tanto, la inteligencia artificial ya es un aliado válido para acelerar y mejorar el proceso de desarrollo de nuevos tratamientos farmacológicos y vacunas. Ofrece soluciones en las fases iniciales, exploratorias o preclínicas, pero también en las fases posteriores de desarrollo clínico y experimentación. Hasta la producción, control de calidad y distribución.
Inteligencia artificial para probar las vacunas antiCOVID-19
A través de técnicas de inteligencia artificial, es posible probar y evaluar la seguridad de los medicamentos ya en las primeras etapas. Este es un aspecto fundamental. Especialmente considerando casos en los que el proceso de desarrollo de un nuevo tratamiento debe ser muy rápido, como para las vacunas de la COVID-19.
Una vez que se ha completado la fase de desarrollo clínico y se ha obtenido la autorización reglamentaria, comienza la carrera para producir y distribuir los medicamentos a una extensa red de usuarios. Esto tiene importantes implicaciones operativas para los fabricantes. De hecho, hace falta rapidez en la toma de decisiones en cuanto a la capacidad de producción, la calidad del producto y las mejores opciones de envasado.
Gracias a la combinación de inteligencia artificial y tecnologías basadas en sensores aplicados a los productos farmacéuticos, los fabricantes ahora pueden lograr una mayor eficiencia en la cadena de suministro. Esto evita desajustes entre la oferta y la demanda en los procesos de producción y minimiza el riesgo de que los productos se dañen durante la distribución.
Por tanto, la inteligencia artificial asume un papel polivalente en la investigación, el desarrollo y la producción de fármacos. Puede intervenir mejorando la capacidad de identificar nuevos objetivos potenciales. Descubrir nuevas moléculas, predecir el funcionamiento de compuestos y su eventual toxicidad. Crear un uso personalizado de compuestos basados ??en marcadores genéticos, y también optimizar la fase de producción y distribución.
Es muy probable que la inteligencia artificial se utilice cada vez más en el sector farmacéutico. No obstante, nunca reemplazará a los científicos, pero colaborará con ellos para mejorar y acelerar el proceso de desarrollo de nuevos tratamientos farmacológicos.
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