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El primer fármaco desarrollado con IA alcanza la fase 2 de ensayos clínicos: cuál es la importancia de este logro

Calum Chace

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Varias empresas están utilizando actualmente la IA para desarrollar fármacos de forma más rápida, barata y con menos fracasos en el camino.

4 Julio de 2023 07.52

La sanidad es uno de los sectores que probablemente obtendrá mayores beneficios de la aplicación de la IA avanzada. En la actualidad, varias empresas están utilizando la IA para desarrollar fármacos de forma más rápida, barata y con menos fracasos por el camino. Uno de los principales miembros de este grupo es Insilico Medicine, que acaba de anunciar el primer fármaco desarrollado con IA que entra en la fase 2 de ensayos clínicos. Alex Zhavoronkov, cofundador de Insilico Medicine, se unió al London Futurists Podcast para explicar la importancia de este logro.

Fibrosis pulmonar idiopática

 

El fármaco en cuestión está diseñado para hacer frente a la Fibrosis Pulmonar Idiopática, o FPI. "Fibrosis" significa engrosamiento o cicatrización del tejido, y "pulmonar" se refiere a los pulmones. Las paredes de los pulmones son normalmente finas y lacias, pero la FPI las hace rígidas y cicatrizadas. Es una enfermedad común entre los mayores de 60 años y suele ser mortal.

Insilico es inusual entre la comunidad de empresas de desarrollo de fármacos con IA en el sentido de que la mayoría de ellas van tras proteínas bien conocidas, mientras que Insilico ha identificado una nueva. En 2019, las IA de Insilico identificaron una serie de proteínas diana que podrían estar causando la FPI, mediante el rastreo de grandes volúmenes de datos. Redujeron el número a 20 y probaron cinco de ellas, lo que dio como resultado un candidato favorito. Procedieron a utilizar otro conjunto de modelos de IA para identificar moléculas que pudieran interrumpir la actividad de la proteína diana. Este segundo paso implicó el tipo relativamente nuevo de IA que se denomina IA generativa.

GANs y GPTs

 

Las primeras IA generativas se introdujeron en 2014 (el mismo año en que Zhavoronkov fundó Insilico Medicine), y se conocen como redes generativas adversariales, o GAN. Se trata de dos modelos de IA que compiten entre sí: uno para crear una imagen y otro para criticarla hasta que sea esencialmente perfecta. La segunda clase, y más conocida, de IAs generativas son las IAs transformadoras, que fueron introducidas en un documento de 2017 por investigadores de Google llamado "La atención es todo lo que necesitas". A todos nos resultan familiares por ChatGPT y GPT-4: GPT significa Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Preentrenado).

Para identificar una molécula que pueda alterar la proteína objetivo, Insilico proporciona la estructura cristalina de la proteína a nada menos que 500 modelos generativos de IA diferentes, y les ordena que diseñen moléculas que se unan a la proteína de forma productiva. A lo largo de unos días, estos modelos compiten para encontrar la mejor molécula para el trabajo. Químicos humanos de unas 40 Organizaciones de Investigación por Contrato (CRO), la mayoría en China e India, revisan el centenar de moléculas resultantes más prometedoras, y se sintetizan y prueban entre 15 y 20 de ellas. Las características de las moléculas con mejores resultados se vuelven a introducir en el conjunto de sistemas generativos de IA para su posterior revisión. Todo ello en 2019.

Ensayos clínicos

 

Las moléculas resultantes se sometieron a pruebas de eficacia y seguridad en ratones y otros animales, incluidos perros. En 2021 la empresa estaba lista para la fase cero del proceso de ensayos clínicos, que fue una prueba preliminar de seguridad en humanos, realizada en ocho voluntarios sanos en Australia. A continuación se realizó un ensayo clínico de fase uno, que es una prueba a gran escala de la seguridad en humanos. Éste se llevó a cabo en voluntarios sanos de Nueva Zelanda y China, y tuvo que ser especialmente minucioso porque la FPI es una enfermedad crónica y no aguda, por lo que la gente estará tomando un fármaco para ella durante años en lugar de semanas o meses.

Ahora, Insilico puede pasar al estudio de fase dos, dosificando a pacientes con FPI en China y EE UU. Parte del reto en este punto es encontrar un gran número de pacientes con una buena esperanza de vida, y la empresa sigue reclutando.

Ahorro y consolidación

 

En general, Zhavoronkov cree que Insilico ha afeitado un par de años al proceso de descubrimiento y desarrollo de seis años. Pero lo más importante es que el 99% de las moléculas candidatas fracasan, por lo que la mejora más importante que ofrece el descubrimiento y desarrollo de fármacos con IA reside en la reducción de esta tasa de fracaso.

Hace un par de años, la comunidad de empresas que aplicaban la IA al desarrollo de fármacos estaba formada por unas 200 organizaciones. La biotecnología fue un sector caliente durante Covid, con mucho dinero persiguiendo un número relativamente pequeño de oportunidades genuinas. Parte de ese calor se ha disipado, y los inversores han conseguido entender mejor dónde están las verdaderas oportunidades, por lo que se está produciendo un proceso de consolidación en el sector. Zhavoronkov cree que quizá sólo sobrevivan unas pocas, entre ellas empresas como Schrödinger Inc, que lleva vendiendo software desde la década de 1990, y que se ha pasado al descubrimiento de fármacos.

Nuevas tecnologías, nuevas oportunidades

 

Para las empresas que sobrevivan a este proceso de consolidación, las oportunidades son legión. Por ejemplo, Zhavoronkov es optimista sobre las perspectivas de la computación cuántica, y cree que hará impactos significativos dentro de cinco años, y posiblemente dentro de dos años. Insilico está utilizando máquinas de 50 qubits de IBM, a la que elogia por haber aprendido la lección de no exagerar una tecnología a partir de su desafortunada experiencia con Watson, su paquete de productos de IA que quedó muy por debajo de las expectativas. Microsoft y Google también tienen planes ambiciosos para esta tecnología. La IA generativa para el desarrollo de fármacos podría convertirse en uno de los primeros casos de uso realmente valiosos de la computación cuántica.

La llegada de los GPT ha hecho a Zhavoronkov un poco más optimista sobre la posibilidad de alcanzar en vida su objetivo subyacente de curar el envejecimiento. No a través del descubrimiento de fármacos dirigido por la IA, que sigue siendo lento y caro, aunque más rápido y barato que el enfoque tradicional. En su lugar, las GPT y otras IA avanzadas encierran la promesa de comprender la biología humana mucho mejor de lo que lo hacemos hoy. Es probable que los fármacos por sí solos no curen el envejecimiento a corto plazo, pero si las personas de mediana edad se mantienen sanas, podrían disfrutar de una vida muy larga, gracias a las tecnologías que se están desarrollando hoy en día.

Nota publicada en Forbes US.

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