La inteligencia artificial, el motor de optimización definitivo, está cumpliendo uno de sus mayores desafíos: desenredar el trabajo desordenado, lento y costoso del desarrollo de fármacos.
La IA, con su capacidad para identificar rápidamente patrones en galaxias de datos, puede proporcionar un atajo vital. Por qué es importante: a pesar de que la potencia informática se ha vuelto más rápida y barata, los medicamentos siguen siendo lentos y costosos de desarrollar, en parte debido al gran trabajo de seleccionar un candidato y llevarlo a la meta.
Lo que están diciendo: "Lo que está viendo [con la IA] es una plataforma para una nueva generación de medicamentos, productos biológicos, extensión de la vida, todo lo cual se está construyendo a un ritmo que es imposible de describir", dice Eric Schmidt. , ex director ejecutivo de Google y coautor del nuevo libro " The Age of AI ".El panorama general: el desarrollo de fármacos es un gran negocio, si no le importa el fracaso repetido y costoso.
El proceso de descubrimiento y desarrollo de un nuevo fármaco puede llevar más de una década y cuesta $ 2.8 mil millones en promedio, e incluso entonces, 9 de cada 10 moléculas terapéuticas fallan en los ensayos clínicos de Fase II y la aprobación regulatoria. Los posibles puntos de falla son muchos: identificar un fármaco candidato a partir de las más de 10⁶⁰ configuraciones atómicas que existen en el espacio químico, optimizarlo para su administración y probarlo en animales y humanos para ver si es seguro y efectivo, y todos agregan al costo total de los medicamentos y la atención médica.
"Imagine que está construyendo 10 rascacielos y puede garantizar que nueve se derrumben", dice Isaac Bentwich, director ejecutivo de Quris, la nueva empresa de descubrimiento de fármacos de inteligencia artificial. "Pero no tienes idea de cuáles caerán, así que todo lo que puedes hacer es construirlos y cobrar un alquiler más alto por el que sigue en pie". "Ese es el problema que estamos tratando de resolver". Cómo funciona: la IA puede ofrecer un impulso en casi todos los puntos del ciclo de desarrollo de medicamentos, argumentan los evangelistas.
Plataforma de inteligencia artificial "Centaur Chemist" de Exscientia ordena computacionalmente y compara millones de moléculas pequeñas potenciales, buscando un puñado para sintetizar, probar y optimizar en el laboratorio antes de seleccionar un candidato para ensayos clínicos, todo lo cual permitió a la compañía ayudar a que un medicamento contra el cáncer se someta a ensayos en solo ocho meses, en comparación a un estándar de cuatro a cinco años. Quris está trabajando para acelerar el proceso de prueba probando medicamentos en órganos y tejidos miniaturizados en un chip que "representa la diversidad genómica completa de la población potencial de pacientes", señala Bentwich, que a su vez genera datos que pueden ayudar entrenar su plataforma de inteligencia artificial para predecir la seguridad clínica y la eficacia de nuevos fármacos.
Lantern Pharma se ha asociado con la empresa de atención médica digital Deep Lens para utilizar la inteligencia artificial para hacer coincidir el tipo correcto de molécula novedosa con el perfil de paciente adecuado para ensayos clínicos para ensayos clínicos acelerados. Ese enfoque impulsado por la inteligencia artificial "puede rescatar cientos de millones de dólares en costos de desarrollo de medicamentos anteriores al garantizar que se prueben en una plataforma de pacientes muy específica", dice Panna Sharma, CEO de Lantern Pharma.
En cifras: el mercado de la inteligencia artificial para productos farmacéuticos aumentó de $ 200 millones en 2015 a $ 700 millones en 2018, y se prevé que crezca a $ 5 mil millones para 2024, mientras que las ofertas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial en la industria farmacéuticahan triplicado durante los dos últimos años.El truco: incluso a medida que la IA se vuelve más poderosa, los conjuntos de datos para el desarrollo de fármacos pueden involucrar millones de compuestos, que pueden superar las capacidades de las herramientas actuales de aprendizaje automático. La capacidad máxima de la IA para cambiar los fundamentos de una industria tan enorme, tan cara y tan regulada como el desarrollo de fármacos "aún no se ha demostrado", dijo Paul Nioi, director senior de investigación de Alnylam Pharmaceuticals, a Genetic Engineering and Biotechnology News.
El resultado final: Sharma sostiene que eso cambiará: durante los últimos 20 años, la tecnología ha "aplastado los costos de desarrollo de productos en todo, excepto en el desarrollo de medicamentos", dice. "Y durante los próximos 20 años, va a cambiar totalmente esta industria".
[Fuente]: news.yahoo.com
Caballero, A.( 20 de Octubre de 2021).White robot human features.[Fotografía].Recuperado de unsplash.com
