En un hito científico y tecnológico significativo, el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Sberbank y la empresa farmacéutica R-Farm han colaborado para crear una solución revolucionaria de inteligencia artificial que puede reducir dramáticamente el tiempo necesario para desarrollar nuevos fármacos biofarmacéuticos. Esta aplicación de inteligencia artificial agiliza una de las fases más laboriosas del desarrollo de medicamentos: el diseño de la estructura molecular con las características deseadas que contribuyen a la eficacia y seguridad del fármaco.
Tradicionalmente, esta fase crítica por sí sola podría llevar hasta tres años de trabajo diligente por parte de especialistas. Sin embargo, gracias a la nueva solución de inteligencia artificial, este plazo podría acortarse potencialmente a solo dos meses. A continuación, hay un período adicional de 10 meses para la síntesis y verificación de las propiedades de las estructuras generadas en el laboratorio «húmedo» de R-Farm, reduciendo en tres veces la fase de desarrollo de la estructura molecular en su totalidad.
La herramienta de inteligencia artificial se centra en la generación de anticuerpos, un paso esencial en la creación de nuevos tratamientos. Los esfuerzos conjuntos de Sber y R-Farm, con el apoyo del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial (AIRU), tienen como objetivo catalizar el desarrollo de nuevos medicamentos, aprovechando el potencial transformador de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica. Los ejecutivos tanto de Sberbank como de R-Farm han destacado el creciente papel de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica, señalando la capacidad de estas tecnologías para acortar los ciclos de desarrollo de medicamentos de los tradicionales 10-15 años a un plazo significativamente reducido.
Al introducir estas metodologías basadas en inteligencia artificial en ciertas etapas de la creación de medicamentos, los colaboradores anticipan reducciones sustanciales en el tiempo desde el laboratorio hasta el paciente y una disminución de costos, haciendo que la medicina sea más accesible para quienes la necesitan.
Desafíos y controversias clave:
– Privacidad y seguridad de datos: Desarrollar biofarmacéuticos utilizando inteligencia artificial implica procesar grandes cantidades de datos de pacientes y moleculares. Asegurar la privacidad y seguridad de estos datos es crucial, especialmente con regulaciones como el GDPR vigentes.
– Calidad y fiabilidad de las predicciones de IA: La precisión y fiabilidad de las capacidades predictivas de la inteligencia artificial son fundamentales, ya que los errores pueden llevar al desperdicio de recursos o incluso al desarrollo de fármacos perjudiciales.
– Aprobación regulatoria: Los nuevos métodos impulsados por IA para el desarrollo de medicamentos pueden enfrentar escrutinio y requerir aprobación de organismos regulatorios como la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) o la Agencia Europea de Medicamentos (EMA). Es posible que estas agencias necesiten establecer nuevas pautas para el descubrimiento de medicamentos basado en inteligencia artificial.
– Integración con flujos de trabajo existentes: Incorporar la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de medicamentos existente implica cambios en los protocolos establecidos y puede encontrar resistencia de los partes interesadas acostumbradas a los métodos tradicionales.
Ventajas y desventajas:
– Ventajas:
– Aumento de la eficiencia: Reducir el tiempo de desarrollo de años a meses puede acelerar significativamente la disponibilidad de nuevos tratamientos.
– Reducción de costes: La inteligencia artificial puede potencialmente disminuir los costes asociados con el descubrimiento de fármacos, haciendo que los medicamentos sean más asequibles.
– Medicina personalizada: La inteligencia artificial puede ayudar en el diseño de fármacos adaptados a los perfiles genéticos individuales, lo que lleva a tratamientos más efectivos.
– Desventajas:
– Desplazamiento laboral: La automatización del proceso de desarrollo de fármacos podría llevar al desplazamiento de trabajadores cualificados en la industria farmacéutica.
– Sesgo en los algoritmos: Los sistemas de inteligencia artificial pueden perpetuar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que lleva a desigualdades en el desarrollo de fármacos para diferentes poblaciones.
– Alta inversión inicial: Desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial requiere una inversión inicial significativa en tecnología y expertise.
Para seguir explorando la integración de la inteligencia artificial en el descubrimiento de medicamentos y la industria farmacéutica, aquí hay enlaces sugeridos a los principales dominios de organizaciones relacionadas:
– Sberbank
– R-Pharm
– Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU.
– Agencia Europea de Medicamentos
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