En el Foro Económico Mundial, el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, anunció que se espera que los medicamentos diseñados por inteligencia artificial entren en ensayos clínicos en 2025. Esta noticia marca un gran avance de la inteligencia artificial en el campo de la investigación y el desarrollo de fármacos y presagia la innovación de futuros modelos de investigación y desarrollo de fármacos. Isomorphic Labs, una empresa de DeepMind que se centra en la investigación y el desarrollo de fármacos, está promoviendo activamente este proceso, con el objetivo de utilizar tecnología de aprendizaje automático para acortar el ciclo de desarrollo de fármacos, reducir costos y, en última instancia, lograr una medicina personalizada. Esta tecnología no sólo puede mejorar significativamente la eficiencia de la investigación y el desarrollo de medicamentos, sino que también puede ahorrar enormes cantidades de dinero a las compañías farmacéuticas y aliviar el dilema actual de altos costos y bajas tasas de éxito en la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos.
En el Foro Económico Mundial celebrado recientemente en Davos, Demis Hassabis, director general de Google DeepMind, afirmó que los primeros medicamentos diseñados con ayuda de inteligencia artificial podrían comenzar sus ensayos clínicos en 2025. Hassabis también es el director de Isomorphic Labs, una empresa de desarrollo de fármacos propiedad de DeepMind. "Nuestro plan es que algunos medicamentos diseñados con IA entren en ensayos clínicos a finales de este año", dijo.
Desde 2021, Isomorphic Labs ha estado trabajando para acelerar el desarrollo de fármacos mediante el aprendizaje automático. Hassabis mencionó que se espera que en el futuro se realice la medicina personalizada y que los sistemas de inteligencia artificial puedan optimizar los medicamentos para el perfil metabólico de cada persona en un corto período de tiempo. Hizo hincapié en que las empresas farmacéuticas están cada vez más interesadas en la IA porque tiene el potencial de ahorrarles mucho tiempo y dinero.
Según un artículo de la revista Nature Medicine, el proceso de desarrollo y aprobación de nuevos medicamentos suele tardar entre 12 y 15 años y cuesta hasta 2.600 millones de dólares. Además, más del 90% de los ensayos clínicos fracasan. Por lo tanto, cualquier tecnología que reduzca costos, acelere el desarrollo o mejore las tasas de éxito tendrá un impacto significativo en la salud financiera de una empresa farmacéutica.
Hassabis señaló que los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar el proceso de descubrimiento de fármacos de múltiples maneras. Él cree que existe un enorme potencial para ahorrar tiempo y costos. Sin embargo, también recordó que la obtención de datos de capacitación de alta calidad aún enfrenta desafíos debido a factores como las regulaciones de privacidad, las políticas de intercambio de datos y los costos de adquisición de datos. Aún así, no cree que los desafíos sean insuperables. Las lagunas en los datos públicos se pueden llenar colaborando con organizaciones de investigación clínica o utilizando datos sintéticos.
Sin embargo, Hassabis enfatizó que la aplicación de la IA en la investigación científica no significa que los científicos serán reemplazados. Señaló que la verdadera innovación aún está fuera del alcance de la IA, que no puede generar nuevas hipótesis o teorías. Aunque la IA puede resolver conjeturas matemáticas complejas, esencialmente depende de la sabiduría y la creatividad de los científicos humanos.
Además, empresas como Nvidia también están explorando activamente la aplicación de la IA en el descubrimiento de fármacos. Nvidia incluso ha abierto el marco de aprendizaje automático BioNeMo para el desarrollo de fármacos y ha cooperado con varias empresas farmacéuticas para acelerar el progreso de la investigación.
Destacar:
Se espera que los medicamentos diseñados con IA entren en ensayos clínicos para 2025, lo que demuestra el enorme potencial de la IA en el desarrollo de fármacos.
La industria farmacéutica enfrenta desafíos de altos costos y bajas tasas de éxito, y la IA tiene el potencial de reducir significativamente el impacto de estos problemas.
Hassabis dijo que la IA no puede reemplazar el pensamiento creativo de los científicos y que los descubrimientos científicos reales aún deben depender de los humanos.
En definitiva, la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la investigación y el desarrollo de medicamentos tiene amplias perspectivas. Aunque todavía existen desafíos, no se pueden ignorar las mejoras de eficiencia y las reducciones de costos que trae consigo. La IA se convertirá en una poderosa herramienta para los científicos, en lugar de un sustituto, empujando a la industria farmacéutica a una nueva etapa de desarrollo.