Publicado: 16/08/2019 05:15
La Inteligencia Artificial en el sector farmacéutico ha llegado para quedarse. Cada vez son más las compañías del sector que apuestan por utilizar este tipo de tecnología para infinidad de aplicaciones, desde mejorar su diagnóstico, minimizar sus costes o mejorar el desarrollo de nuevos fármacos.
Sin embargo, hasta la fecha, uno de los principales problemas al que tenían que hacer frente los grandes laboratorios es el enorme riesgo económico que supone comenzar a desarrollar un nuevo fármaco.
Se estima que de media, la inversión para comenzar a investigar un medicamento innovador es de unos 1.500 millones de dólares. Suele llevar unos 13 años y el riesgo ronda de media el 70%. Es decir, sólo tres de cada diez medicamentos que las farmacéuticas comienzan a desarrollar para, con algo de suerte, sacarlos al mercado, tienen éxito.
Negocio basado en el riesgo
En función de la enfermedad este porcentaje incluso aumenta. En el caso del Alzheimer, una de las enfermedades que más afectados tiene y que sin embargo, apenas cuenta con medicamentos efectivos para tratarla, se estima que sólo 1 de cada 100 fármacos que se comienzan a investigar tiene algún tipo de éxito.
Hace varios meses, la compañía farmacéutica Biogen experimentó un enorme revés cuando su molécula contra esta patología neurodegenerativa fracasó en sus ensayos de fase III -prácticamente los últimos estudios que se hacen antes de poder sacar el medicamento al mercado-. Como consecuencia de ello, la compañía perdió más de 18.000 millones de dólares en un sólo día.
Capaz de predecir el futuro
Ahora, Innoplexus, una compañía alemana especializada en Inteligencia Artificial asegura haber dado con una solución para evitar que las ‘farmas’ incurran en pérdidas milonarias. Según aseguran sus fundadores, han desarrollado un algoritmo con el que pueden predecir con bastante efectividad qué fármacos en desarrollo van a tener éxito o no en los ensayos clínicos.
De tener razón, esta tecnología podría ahorrar a los grandes laboratorios miles de millones de dólares al año. Y según parece, en el caso del medicamento contra el Alzheimer de Biogen, el algoritmo sabía lo que iba a ocurrir, ya que predijo que dicho fármaco fracasaría con entre un 70% y 90% de posibilidades.
El software desarrollado por Innoplexus rastrea más de cinco mil páginas webs diarias para analizar estadísticamente cuáles son las probabilidades de que un ensayo clínico falle o tenga éxito.
El algoritmo, creado en una pequeña sede a las afueras de Frankfurt, construye una red gigante de conexiones entre los datos que encuentra, como ensayos clínicos previos realizados en todo el mundo, las respuestas que millones de personas han tenido a ciertas moléculas o el proceso mismo de desarrollo del fármaco.
Tal y como explica el fundador de la compañía, Gunjan Bhardwaj, lo que permite el sistema es analizar el potencial riesgo que tiene un nuevo medicamento de fracasar para que las farmacéuticas puedan parar a tiempo antes de perder millones.
No obstante, no es un algoritmo 100% seguro, ya que los ensayos clínicos dependen de infinidad de factores que no pueden reducirse a números en una pantalla, como la falta de sujetos sobre los que llevar a cabo el ensayo u otro tipo de errores humanos.
Nuevas inversiones
Pero por el momento, los resultados que ha emitido la IA de Innoplexus han acertado en todos los casos, como el fracaso que experimentó Bristol Myers Squibb con su último fármaco contra el cáncer de pulmón.
Y las inversiones que ha recibido parecen reflejar el éxito que está teniendo la tecnología, todavía pendiente de aplicarse dentro de los laboratorios. En apenas unos meses, Innoplexus ha logrado una inversión de capital riesgo que podría ascender a los 80 millones de euros.
La fusión entre el sector farmacéutico y la Inteligencia Artificial, así como las nuevas tecnologías en general, es más inminente que nunca. Los laboratorios no hacen más que aumentar sus inversiones en este aspecto, mientras que el 50% de sus principales directivos creen que de cara a 2025, esta alianza será obligatoria.
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