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IA generativa para el descubrimiento de fármacos: Una medicina más rápida

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El uso de la IA generativa para el descubrimiento de fármacos puede contribuir a que el desarrollo de medicamentos sea más rápido, sencillo y barato, y a que la gente obtenga los medicamentos que necesita.

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La IA generativa, tema candente en la actualidad en el campo de la tecnología, ya se está explorando en sectores que van desde el petróleo y el gas hasta la banca y la educación. En el campo de la sanidad, una de las aplicaciones más interesantes de esta tecnología es el descubrimiento de fármacos, lo que permitiría desarrollarlos con mayor rapidez y menor coste.

Cómo puede utilizarse la IA generativa en el descubrimiento de fármacos
Con un número estimado entre diez y sesenta veces superior de posibles moléculas similares a fármacos, sería imposible descubrirlas, crearlas y probarlas todas. Incluso partiendo de una base práctica, puede llevar décadas y costar miles de millones pasar del concepto a los ensayos clínicos y al lanzamiento público.

La IA generativa puede acortar estos plazos y costes, ayudando a crear nuevos fármacos de forma más rápida y asequible. Las principales aplicaciones de la IA generativa en el descubrimiento de fármacos incluyen:

Generación de moléculas
La IA generativa puede simular estructuras moleculares completas y sus interacciones con el organismo de un paciente. Esto puede utilizarse para simular moléculas con propiedades deseables que sigan siendo seguras para su uso en pacientes. Los modelos de IA pueden combinar múltiples técnicas para el diseño de moléculas, lo que acelera considerablemente el desarrollo de fármacos.

Diseño de anticuerpos
La IA generativa puede entrenarse con secuencias de proteínas y utilizarse para crear anticuerpos específicos contra patógenos concretos. Estos modelos de lenguaje proteínico pueden mejorar la calidad y la velocidad del diseño de anticuerpos, e incluso desarrollar anticuerpos de "disparo cero", es decir, creados sin datos de entrenamiento de anticuerpos que se sabe que se unen a esas dianas específicas.

Rediseño de fármacos
Al revisar la documentación y los conocimientos científicos existentes mediante la IA, las empresas farmacéuticas pueden identificar nuevos usos para fármacos ya aprobados para uso público. Esto ayuda a las empresas a evitar los típicos costes de desarrollo asociados al descubrimiento. Por ejemplo, el fármaco semaglutida se creó originalmente para ayudar a las personas a controlar la diabetes de tipo 2, pero más tarde se adoptó para la pérdida de peso como Ozempic. Los algoritmos de IA pueden modelizar ensayos clínicos que simulan una amplia gama de individuos de distintos géneros, etnias, comorbilidades y otros factores que pueden influir en los efectos de un fármaco.

Diseño de fármacos de novo
Los modelos de IA se utilizan actualmente para generar y predecir nuevas estructuras moleculares que interactúan con dianas biológicas. En esencia, se trata de crear moléculas de fármacos desde cero en lugar de modificar compuestos ya existentes. Este planteamiento de la química se ha aplicado a enfoques basados en átomos, fragmentos y reacciones para crear nuevas estructuras, lo que ofrece a los investigadores múltiples ángulos para abordar un problema.

Desarrollo de fármacos de precisión
Los medicamentos de precisión son muy deseables en la atención sanitaria, ya que pueden ayudar a los médicos a tratar la afección de un paciente con más precisión que una receta genérica. Sin embargo, crear medicamentos personalizados para cada paciente es obviamente inviable con el paradigma actual de desarrollo de fármacos. El uso de la IA generativa para analizar múltiples conjuntos de datos, como la información sanitaria del paciente, la genética, los estudios de biobancos, etc., puede ayudar a diseñar fármacos adaptados a las necesidades específicas del paciente.

Ventajas de la IA generativa para el descubrimiento de fármacos
El uso de la IA generativa para el descubrimiento de fármacos no es simplemente una cuestión de utilizar la herramienta más nueva y brillante. Es la clave para desarrollar mejores fármacos y hacerlos más rápidos y baratos.

Costes más bajos
Una de las quejas más comunes sobre la atención sanitaria en general y la farmacéutica en particular es el coste de los medicamentos. Gran parte de ese coste se deriva del desarrollo y las pruebas de sucesivas iteraciones del mismo fármaco, destinadas a amplificar sus efectos positivos al tiempo que se mitigan sus efectos adversos. La capacidad de la IA Generativa para cribar enormes cantidades de datos con el fin de encontrar la combinación adecuada de moléculas para producir un fármaco viable reduce los callejones sin salida y los esfuerzos inútiles, disminuyendo el coste de creación de un nuevo medicamento.

Mayor rapidez de comercialización
Con un plazo medio de doce a quince años para obtener un nuevo fármaco, demasiados pacientes se ven obligados a esperar para recibir un tratamiento que podría salvarles la vida. Además, se necesitan nuevos fármacos y tratamientos para contrarrestar la creciente amenaza de bacterias resistentes a los antibióticos, un problema que contribuye a casi 5 millones de muertes al año. No se trata simplemente de los márgenes de beneficio de una empresa farmacéutica, sino de una cuestión de vida o muerte para pacientes de todo el mundo. Gracias a la IA generativa, se pueden salvar vidas si se consiguen mejores medicamentos con mayor rapidez.

Mayor precisión en el tratamiento
Si alguna vez ha visto un anuncio de un nuevo medicamento farmacéutico, probablemente haya visto la lista de efectos secundarios que dejan para el final del anuncio. Los fármacos diseñados por IA prometen ser más precisos y refinados, lo que significa que tendrán menos efectos secundarios adversos mientras actúan. Los fármacos de precisión adaptados al organismo de cada individuo pueden lograr una mayor eficacia, lo que se traduce en un tratamiento más rápido y una recuperación más fácil.

Retos del descubrimiento de fármacos basado en la IA
Como cualquier innovación, la inteligencia artificial presenta obstáculos que hay que superar. El más importante es el apoyo y el uso eficaz de estos modelos de IA.

Evitar las alucinaciones de la IA
Una de las principales limitaciones de la IA es su tendencia a "alucinar", produciendo resultados incorrectos imposibles de alcanzar. Por ejemplo, puede sugerir compuestos químicos que son físicamente imposibles de sintetizar en condiciones reales. La solución a este problema es utilizar modelos de IA entrenados específicamente con moléculas y reacciones químicas conocidas y válidas, como la IA SyntheMol de Stanford Medicine. Así se garantiza que la IA sólo sugiera fármacos que puedan crearse.

Soporte de hardware
Los modelos modernos de IA dependen en gran medida del procesamiento paralelo, que les permite analizar grandes volúmenes de datos simultáneamente. Sin embargo, el procesamiento paralelo requiere ordenadores especializados equipados con el hardware adecuado, como las GPU diseñadas para esta tarea. Los grupos sanitarios y farmacéuticos interesados en utilizar IA generativa necesitan utilizar herramientas especializadas como los PC box de IA médica para respaldarla.

Coste de implantación
Como ocurre con cualquier herramienta nueva, la IA tiene un precio. Tanto el hardware necesario para ejecutar modelos de IA como las licencias para utilizarlos pueden costar un dineral a los grupos sanitarios y las empresas farmacéuticas. Una forma de reducir este coste es trabajar con un fabricante de equipos originales (OEM) para cubrir sus necesidades de hardware. Estas empresas se especializan en la personalización de productos para satisfacer las necesidades exactas del usuario final, lo que le ayuda a obtener el rendimiento y las características que necesita sin pagar de más por cosas que no necesita.

Adopte el descubrimiento de fármacos de IA con la fabricación cibernética
Aunque existen retos asociados a su adopción, el uso de la IA generativa para el descubrimiento de fármacos podría revolucionar la industria farmacéutica, dando lugar a mejores resultados para los pacientes de todo el mundo.

Si su grupo sanitario o empresa farmacéutica necesita hardware informático capaz de soportar modelos de IA, póngase en contacto con el equipo de Cybernet Manufacturing hoy mismo. Ofrecemos ordenadores de IA equipados con lo último en GPU NVIDIA que pueden gestionar una serie de tareas de procesamiento paralelo, y podemos personalizar nuestros productos para que se adapten mejor a sus requisitos específicos.