Cómo el enfoque de la IA y la automatización está cambiando el descubrimiento de drogas

 

Cómo el enfoque de la IA y la automatización está cambiando el descubrimiento de drogas

La Inteligencia Artificial ha acelerado el mundo de la industria de la salud. Es influyente en la mejora de las herramientas de diagnóstico, interactuando mejor con los pacientes que se recuperan de una cirugía o con enfermedades mentales, transportando muestras médicas y medicamentos. Y ahora también está demostrando su temple en el descubrimiento de medicamentos.

Desde el descubrimiento de objetivos hasta el diseño de ensayos clínicos adaptativos, la IA ha recorrido un largo camino. Además de reducir el tiempo, también ha sido clave para identificar numerosos compuestos que tienen el potencial de tratar o prevenir enfermedades. Un enfoque tradicional habría requerido muchos gastos y tiempo de desarrollo sin ninguna garantía de éxito. La puesta en el mercado de una sola droga consumió un período impactante de 10 a 12 años, con un precio estimado de casi 2.900 millones de dólares. No es de extrañar que los científicos de las empresas farmacéuticas y biotecnológicas estén buscando formas alternativas de aumentar la eficiencia.

La IA es un activo imprescindible ya que es un anotador de datos clínicos. Casi dos tercios de los datos sanitarios están estructurados de forma ambigua. Más datos, más es la demanda de enfoques de computación y atajos empíricos. Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural, la IA puede explorar y tamizar rápidamente las matrices de estos datos no estructurados para leerlos, comprenderlos y categorizarlos. Puede utilizar algoritmos, heurística y coincidencia de patrones para averiguar los conocimientos físico-químicos que pueden calificar para el descubrimiento de nuevos compuestos con fines médicos. O puede utilizar piezas históricas de evidencia para predecir la posibilidad de un compuesto que comparta similitudes con los hipotéticos que los científicos están buscando. Gracias a esta capacidad, la IA permite a los equipos de descubrimiento de fármacos ser mucho más centrados y eficientes.

Cuando estos prometedores beneficios de la IA se combinen con la tecnología de automatización de vanguardia, los humanos lograrán aplicaciones prospectivas ilimitadas. El mercado de la automatización ofrece diversas opciones de herramientas para la comunidad biofarmacéutica. Teniendo en cuenta el inmenso gasto en I+D, permite levantar los bloqueos que se producen en muchos procesos posteriores para la identificación y el cribado de objetivos. En otras palabras, reduce los rechazos de medicamentos compuestos en las últimas etapas. Además, ayuda a llevar a cabo tareas repetitivas y serviles como la recogida y colocación de viales de muestra, etiquetado, etc… De esta manera se ahorran horas de mano de obra cualificada y se obtiene un mejor rendimiento financiero. Junto con los sistemas de IA, la introducción del proceso de automatización puede mejorar la hipótesis de diseño de una droga a través del análisis de retroalimentación. Ahora es posible tener una síntesis paralela y multipaso totalmente automatizada de moléculas altamente complejas en proporciones de nanogramos a gramos.

Esto puede potencialmente acelerar los plazos para el descubrimiento y optimización de los compuestos y permitir búsquedas más funcionales e iterativas del espacio químico.

Si uno piensa en la IA de manera más benigna, nos ayuda a racionalizar los datos de la explosión de varios productos. Al hacer que los datos sean completos, permite a los investigadores encontrar mejores soluciones. Sin embargo, no todos acogen con agrado esta transición, ya que temen los despidos en el sector de la salud y el aislamiento entre los trabajadores de laboratorio. Aunque minimiza el error humano, un solo fallo menor puede causar repercusiones horribles. Por lo tanto, hay que tener cuidado en la definición y el perfeccionamiento de los códigos del programa y utilizarlos como requisito. Además, como ahora el hombre es el amo de las máquinas y puede predecir su resultado, debe dar este salto de fe por encima de los riesgos. Mientras la IA dirigida por la automatización está encabezando el mundo médico, las empresas farmacéuticas están mostrando una creciente hambre de datos. Junto con la automatización personalizada puede permitir la compatibilidad, la configurabilidad y la flexibilidad con otros recursos. De este modo, se obtiene un buen retorno de la inversión para las empresas de investigación farmacéutica y se aumenta la productividad para satisfacer las crecientes demandas del mercado.

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