La Inteligencia Artificial (IA) está permitiendo que, mediante algoritmos, los ordenadores comiencen a razonar como seres humanos. Y el desarrollo de nuevos fármacos es uno de los ámbitos que más se va a ver beneficiado, según un reciente estudio de la consultora Deloitte, especialmente en la selección de nuevas moléculas con potencial terapéutico. Además, la IA permite identificar patrones genéticos o de marcadores entre grandes volúmenes de información para identificar tanto grupos de pacientes con mayor probabilidad de respuesta a una terapia como posibles efectos secundarios, permitiendo personalizar los tratamientos.

El punto de inflexión en esta campo se produjo hace cuatro años, cuando la empresa DeepMind (propiedad de Google) desarrolló el software Alphafold, que lograba predecir la estructura de las proteínas, lo que sentaba la base para el desarrollo de nuevas moléculas que, finalmente, pudieran convertirse en nuevos medicamentos. El origen de esta tecnología es muy curioso: parte de Deep Blue, la computadora que derrotó al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997 y que almacenaba millones de partidas desde el siglo XVI, lo que le permitía calcular millones de jugadas por segundo.

El siguiente enfoque fue distinto, apostando por las redes neuronales similares a las de nuestro cerebro. Y, en vez de alimentar a la máquina con información sobre partidas de ajedrez, los ingenieros prefirieron que la máquina aprendiera a jugar ajedrez contra sí misma, arrasando a la mejor computadora de ajedrez de aquel momento. Y lo mismo sucedió cuando aprendió go, el milenario pasatiempo oriental, con muchos más millones de posibilidades de movimiento que el ajedrez. Todo lo aprendido en este camino se aplicó a los billones de posibilidades combinatorias que ofrecen las proteínas y, por tanto, los futuros fármacos. Y que ahora se traducen en apenas unos segundos de cálculo.

En paralelo, otras compañías están usando otras herramientas y otros enfoques para desarrollar nuevos medicamentos, como la empresa biotecnológica Insilico, radicada en Hong Kong y que ya está probando en humanos un fármaco para la fibrosis pulmonar idiopática. El tratamiento se desarrolló de forma íntegra por IA y permitió reducir a apenas 18 meses el plazo en el que se desarrolló el compuesto y se probó en animales. Este mismo abordaje está siendo utilizado por los investigadores de la empresa para el desarrollo de un tratamiento para la Covid-19 y de otro para el cáncer.
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Albert Farré es el responsable en España de excelencia de negocio y compromiso con los pacientes del laboratorio suizo Novartis. Como señala, «estamos convencidos de que estos nuevos sistemas pueden ser grandes aliados a la hora de reimaginar la medicina y revolucionar la manera en la que abordamos la innovación para dar respuestas a las patologías más prevalentes de la sociedad, como las cardiopatías y el cáncer».

La multinacional utiliza, para el desarrollo de nuevos fármacos, la herramienta Data 42, un «data lake» –una plataforma que alberga gran cantidad de información sin procesar– en el que se han recopilado datos de los más de 5.000 ensayos clínicos realizados por Novartis en el mundo en los últimos 25 años. Con ella se entrenan técnicas de predictibilidad, se optimizan el desarrollo de moléculas y, al final, se reducen tiempos de realización de ensayos para que, en última instancia, la innovación llegue antes a los pacientes» resume Farré.

La IA, prosigue el experto, «puede incidir en toda la cadena de valor sanitaria y en todo el recorrido asistencial de los pacientes. Pero, para verdaderamente promover su potencial y seguir explorando estas líneas, debemos también impulsar la capacidad de las personas para usar y desarrollar estos sistemas. Con este objetivo, en nuestro caso contamos con nuestro Laboratorio de innovación en IA y con seis centros con 460 especialistas, con el objetivo de encontrar aplicaciones posibles de esta tecnología a nuestra actividad y dirigirnos hacia una medicina de precisión cada vez más avanzada».