La Inteligencia Artificial está haciendo una contribución esencial para el desarrollo de medicamentos innovadores para patologías graves que hasta ahora no tenían tratamiento. Al tiempo, que también posibilita conseguir una notable reducción en los plazos de investigación farmacológica, o incluso el descubrimiento de nuevas propiedades en fármacos ya existentes.
La IA está transformando aspectos fundamentales de nuestra vida, permitiéndonos alcanzar hitos que eran impensables hace tan solo unos pocos años.
Uno de esos ámbitos medulares que están redimensionado el machine learning y el deep learning es el de la medicina, comenzando por el propio diagnóstico de enfermedades. Precisamente una de las última aportaciones en este campo viene de de la mano de Google, que en junio de 2021 lanzó una aplicación capaz de detectar más de 200 patologías de la piel distintas a través de técnicas de reconocimiento de imágenes por algoritmos predictores, que operan mediante el sistema Computer Vision del que ya hablamos en un artículo anterior.
Predicción de fallos cardíacos, de enfermedades graves y de evolución de hospitalizados.
También, con el uso de modelos predictivos sustentados en Inteligencia Artificial se podrían ya anticipar paradas cardíacas, como hace la tecnología desarrollada por científicos de la Universidad Johns Hopkins, que para crearla se sirvieron de una red de inteligencia artificial que procesó 72 parámetros clave de más de 130.000 pacientes.
Antes, en plena pandemia, un hospital de Nueva York nutrió una red neuronal de deep learning con datos clínicos e imágenes de más 3.600 enfermos, para que predijese los que estaban más en riesgo de deterioro.
Incluso, ya tenemos dispositivos biomédicos que funcionan por IA que permiten predecir ciertos tipos de cánceres como el de mama, gracias a la aportación de una investigadora española de la Universidad de California, Judit Giró, que ha creado The Blue Box, una prueba de detección precoz que funciona de manera parecida al test de embarazo, en lo que supone un avance crucial que ha sido reconocido con el prestigioso galardón científico The James Dyson Award.
Descubrimiento de nuevas aplicaciones para los medicamentos ya existentes .
Pero la IA no solo está redimensionando la vertiente del diagnóstico médico, ya que también está teniendo un gran impacto tanto en el desarrollo de fármacos innovadores, como en el descubrimiento de nuevas propiedades en los ya existentes.
Así, en lo que respecta al segundo aspecto, la tecnología de Inteligencia Artificial de Savana, una startup española, fue capaz de detectar que los pacientes graves por coronavirus de más de 50 años tratados con corticoides para el asma, tenían una evolución más favorable y un tiempo de recuperación más corto, de acuerdo a un estudio publicado en European Respiratory Journal, que luego fue refrendado en agosto de 2021 por investigadores de la Universidad de Oxford.
Igualmente, un sistema que operaba por IA detectó que el Baricitinib, un fármaco utilizado para tratar la artritis reumatoide, podía ser efectivo contra la covid grave, como luego lo acreditaron las investigaciones de campo y los datos obtenidos sobre la evolución de más de 1.500 pacientes de hospitales de todo el mundo, que cifraron en hasta un 5% la reducción de mortalidad obtenida entre los hospitalizados con neumonía bilateral.
Desarrollo de nuevos fármacos con Inteligencia Artificial.
Asimismo, la IA también se está utilizando para el desarrollo de nuevos fármacos, por ejemplo mediante la detección de ciertos biomarcadores, aunque las capas de datos susceptibles de ser procesadas son muy variadas, y pueden abarcar información genómica, biomolecular, la generada mediante ensayos clínicos o simples imágenes.
De hecho, la investigación farmacéutica actual no solo se nutre de la información de los ensayos clínicos, ya que tiende a utilizar de manera creciente la Real World Evidence. Esto es, la evidencia de la práctica clínica del día a día. Para ello, tecnologías como Blockchain permiten conjugar la accesibilidad a la información contenida en los historiales clínicos, la protección de su integridad y la obligada anonimización para salvaguardar la privacidad de los pacientes.
Hay que destacar, que la exploración farmacéutica con tecnologías de Inteligencia Artificial supone ya una incipiente industria, que solo en 2020 concentraba inversiones por valor de 13.800 millones de dólares, según datos del Artificial Intelligence Index de la Universidad de Stanford, que resalta que la investigación de fármacos innovadores se concentra especialmente en patologías como el cáncer.
Además, la importancia de este nuevo campo de investigación farmacológica que abre la Inteligencia Artificial está impulsando alianzas entre empresas tecnológicas y laboratorios, con proyectos tan importantes como el de Alphabet, la compañía matriz de Google, que ha creado Isomorphic Labs y aliado con el laboratorio londinense DeepMind para explorar la creación de nuevos medicamentos mediante sistemas de aprendizaje autónomo.
Otra compañía británica, PostEra, ha sido capaz de aplicar herramientas de Deep Learning a la producción de medicamentos, logrando proyectar la fabricación de los compuestos químicos necesarios y las vías para sintetizarlos en un tiempo récord de dos días, acortando así un proceso que de otro modo habría tardado entre cuatro y cinco semanas.
Fármacos creados por Inteligencia Artificial en apenas unos días.
Aunque el diseño de un nuevo fármaco en solo 46 días supone el mayor hito logrado hasta el momento en la creación de medicamentos con Inteligencia Artificial. Concretamente, se trata de una molécula para atacar la fibrosis, desarrollada por una Red Generativa Antagónica (GANs) de aprendizaje no supervisado.
Para poner en valor lo que significa esta reducción de tiempos, hay que tener en cuenta que según el CSIC el periodo promedio desde que se establece una diana terapéutica y el fármaco está ya disponible en el mercado es de 10 A 12 años.
Obviamente, estos plazos tan dilatados también obedecen a cuestiones burocráticas, pero si valoramos que los sistemas de IA serían igualmente capaces de predecir con la máxima fiabilidad el comportamiento de los nuevos medicamentos, muchos de los procedimientos de control que se aplican en la farmacología actual dejarían de tener sentido.
Así, vemos que la agilización administrativa va a ser una cuestión fundamental para disfrutar de todas las potencialidades que ofrece la aplicación de Inteligencia Artificial para el desarrollo de nuevos fármacos.
Al igual que resultará esencial que las administraciones impulsen la inversión en este campo, tanto pública y privada como mixta. En esta línea, destacan iniciativas como la creación de un Data Lake sanitario, recogida en el Proyecto Estratégico de Recuperación y Transformación Económica para la salud de vanguardia. Si bien, la amplitud del foco (que abarca prevención, diagnóstico, tratamiento e investigación sanitaria) y la propia cuantía limitada del plan (100 millones de euros) abocan a unos resultados modestos.
A este respecto, cabe hacer una comparación con el reciente «PERTE Chip» que prevé 12.250 millones de euros de inversión pública hasta 2027 para convertir a España en uno de los principales ejes mundiales en el diseño, fabricación y distribución de microprocesadores.
Un esfuerzo sino semejante al menos que sea también relevante, merece un ámbito con tantas posibilidades como la aplicación de tecnologías disruptivas para la creación de nuevos medicamentos, máxime si tenemos en cuenta que contamos tanto con el talento tecnológico necesario como con una potente industria farmacológica.
