La inteligencia artificial en el sector farmacéutico tiene una proyección que resulta totalmente asombrosa, pues las estimaciones indican que la inversión global en esta tecnología se multiplicará por cinco en los próximos años.
Asimismo, según datos recientes, una tercera parte de las empresas del sector farmacéutico utilizan sistemas de inteligencia artificial para el análisis de enfermedades, además de que casi un 30% ya integran estos métodos en la creación y producción de fármacos.
Así que se no se puede negar que estas cifras evidencian el alcance que tiene la inteligencia artificial para la investigación científica, concretamente en este caso en el sector de la salud y la farmacología, sobre todo si tenemos en cuenta que antes dependían casi exclusivamente de la experimentación tradicional, que era mucho más lenta y costosa.
La realidad es que la inteligencia artificial generativa está llegando con bastante rapidez al mundo científico, y conforme esta tecnología vaya avanzando, se volverá cada vez más útil. De hecho, probablemente sea su uso en estos sectores tan importantes los que marque su propia evolución.
Después de esta pequeña introducción, vamos a analizar todo lo que necesitas saber sobre la inteligencia artificial en el sector farmacéutico, no sin antes recordarte que puedes suscribirte gratis a nuestra Newsletter sobre IA para recibir cada semana noticias y análisis sobre este innovador sector.
¿Cómo se está produciendo la adopción de la inteligencia artificial en el sector farmacéutico?
La adopción de la inteligencia artificial en el sector farmacéutico es un proceso complejo y multifacético que transforma las actividades de investigación y desarrollo de nuevos compuestos, así como la producción y el seguimiento clínico de los tratamientos.
Dicho proceso, se caracteriza por la integración progresiva de los sistemas computacionales para la identificación de patrones en datos biológicos, químicos y clínicos, lo cual contribuye a optimizar la propuesta de terapias y a mejorar la respuesta terapéutica en función de las características individuales de cada paciente.
En cuanto a su investigación y desarrollo, los algoritmos de aprendizaje automático se han incorporado al sector farmacéutico para analizar grandes bibliotecas de compuestos y determinar cuáles tienen una alta probabilidad de actuar favorablemente con determinados objetivos biológicos.
Por eso, muchas instituciones han implementado proyectos pioneros que utilizan modelos computacionales para simular procesos terapéuticos, siendo un ejemplo de ello el proyecto coordinado por la Universidad del País Vasco, en el que se desarrollan réplicas digitales de órganos y células cancerosas, con la finalidad de predecir la respuesta de los tratamientos.
En paralelo, las empresas dedicadas al desarrollo de medicamentos trabajan con sistemas de IA que están presentes en todo el ciclo de vida de los productos farmacéuticos, porque los algoritmos especializados identifican correlaciones en los datos provenientes de investigaciones previas y registros clínicos, para prever efectos secundarios y determinar las dosis ideales para las características fisiológicas de los pacientes.
Además, durante el proceso de fabricación, mediante el análisis continuo de los datos generados durante la producción, se detectan posibles anomalías en un tiempo casi inmediato, con el fin de mantener un control riguroso sobre la calidad del producto final.
las empresas dedicadas al desarrollo de medicamentos trabajan con sistemas de IA que están presentes en todo el ciclo de vida de los productos farmacéuticos, porque los algoritmos especializados identifican correlaciones en los datos provenientes de investigaciones previas y registros clínicos, para prever efectos secundarios y determinar las dosis ideales para las características fisiológicas de los pacientes.
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial para el desarrollo de nuevos productos farmacéuticos?
Como hemos comentado, los científicos utilizan algoritmos de ‘machine learning‘ para analizar los datos provenientes de las bases de información químicas, así como biológicas y también las clínicas, extrayendo los patrones que dan como resultado la identificación de moléculas con potencial terapéutico.
De esta forma, con el uso de la IA, los investigadores crean propuestas de compuestos mediante el uso de modelos generativos basados en sistemas de aprendizaje profundo, para acelerar la generación de hipótesis sobre las estructuras químicas.
Con este procedimiento, los equipos especializados reducen considerablemente los tiempos de investigación que, a través de métodos convencionales, requerían años de experimentación y un alto consumo de recursos económicos.
Además, los modelos computacionales generan fácilmente predicciones sobre la afinidad de un compuesto hacia una proteína y la probabilidad de que dicho compuesto se incorpore de forma estable en ciertos sistemas biológicos, por lo que con este proceso se reduce la dependencia de los experimentos ‘in vitro’ tradicionales y se acorta el tiempo para confirmar la actividad terapéutica en fases experimentales.
Por supuesto, para que se produzca el desarrollo de proyectos de IA que se puedan integrar perfectamente en la cadena de investigación, tiene que realizarse con la colaboración estrecha entre expertos en química, biología, informática y estadística.
Así que se puede decir, por lo tanto, que la utilización de la inteligencia artificial en el desarrollo de nuevos productos farmacéuticos es una convergencia entre la informática, de la mano de las nuevas tecnologías y la biomedicina, lo que genera una integración de las metodologías tradicionales, con las técnicas computacionales.
¿Qué aporta la inteligencia artificial al proceso de fabricación y a la mejora de la calidad final de los fármacos?
La inteligencia artificial tiene una contribución bastante importante a la optimización de la producción y a la obtención de productos farmacéuticos de alta calidad, la cual se prevé además que irá aumentando más y más con el paso del tiempo.
Los científicos utilizan el análisis de datos y los modelos predictivos, que obviamente están fundamentados en el uso de la IA y las redes neuronales artificiales, para ajustar los parámetros de fabricación y detectar irregularidades en cada etapa del proceso de producción.
Para ello, se integran algoritmos que procesan información proveniente de sensores, de cámaras y de otros dispositivos digitales, con el fin de monitorizar en tiempo real las condiciones de producción, y favorecer así la detección temprana de anomalías y la corrección inmediata de posibles desviaciones en la formulación o en el procesamiento de las materias primas.
De esta forma, durante el desarrollo de un medicamento, los equipos de producción trabajan con modelos computacionales que simulan la cadena de fabricación, es decir, que reproducen de forma virtual las condiciones que se experimentan en las instalaciones físicas, para evaluar la respuesta de cada fase ante las variaciones en la temperatura, la posible humedad, o la composición química de los insumos.
Con este método, se reduce la posible presencia de errores durante las etapas de mezcla, compresión o envasado, puesto que los técnicos intervienen de manera inmediata ante cualquier problema, algo que por supuesto tiene una relación directa con la mejora de la calidad final del producto.
