¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a diseñar nuevos fármacos?
Imaginemos que el desarrollo de un medicamento es como armar un rompecabezas con millones de piezas. La IA actúa como una lupa inteligente que analiza todas las piezas posibles y elige rápidamente las que encajan. En lugar de probar al azar miles de compuestos, los algoritmos identifican las moléculas con mayor potencial terapéutico, reduciendo drásticamente el tiempo de búsqueda.
Herramientas como RFdiffusion y ProteinMPNN están diseñando nuevas proteínas capaces de neutralizar toxinas, como las del veneno de cobra. Esta innovación ha dado lugar al primer tratamiento experimental contra mordeduras de serpiente, una enfermedad tropical desatendida que afecta a más de 2 millones de personas al año. Gracias a la IA, por primera vez se ofrece una alternativa real a los antiguos antídotos basados en anticuerpos de caballo.
AlphaFold 3: la IA que predice estructuras moleculares
Otra herramienta revolucionaria es AlphaFold 3, desarrollada por Google DeepMind. Este sistema puede predecir con un 50% más de precisión las estructuras de moléculas y sus interacciones, superando incluso a los métodos físicos tradicionales. Saber cómo se ensamblan las moléculas en el cuerpo es como tener el mapa del tesoro antes de comenzar la búsqueda: permite crear ligandos y anticuerpos que actúan de forma más eficaz contra las enfermedades.
Ensayos clínicos optimizados: menos tiempo, más eficacia
Uno de los mayores cuellos de botella en la investigación farmacéutica son los ensayos clínicos. Suelen requerir años y millones de euros. La IA mejora este proceso seleccionando a los pacientes adecuados, anticipando respuestas a tratamientos y simulando pruebas en entornos digitales (ensayos in silico).
En enfermedades como el cáncer, la IA está siendo decisiva. Analiza datos genéticos y clínicos para ofrecer medicina personalizada, lo que significa que el tratamiento se adapta a las características de cada paciente. Esto no solo mejora la eficacia, sino que reduce los efectos secundarios.
Medicamentos para enfermedades olvidadas: una oportunidad para la equidad
Históricamente, muchas enfermedades han sido ignoradas por las farmacéuticas debido a su baja rentabilidad. Sin embargo, la IA está cambiando esa realidad. El desarrollo del tratamiento contra las mordeduras de serpiente es un ejemplo claro: la IA ha permitido crear una solución efectiva y económica para una enfermedad que afecta principalmente a comunidades rurales en países con menos recursos.
Empresas como Sanofi también están usando IA para diseñar nuevas moléculas y entender mejor las respuestas del sistema inmunológico. Esto abre la puerta a tratamientos para patologías que antes eran consideradas inabordables por falta de inversión.
Límites y desafíos: la brecha entre laboratorio y mercado
Aunque la IA ha acelerado el descubrimiento de compuestos prometedores, llevar un medicamento al mercado sigue siendo un reto. El alto coste de los ensayos clínicos presenciales es uno de los principales obstáculos. Por ejemplo, el desarrollo de fexinidazol para la enfermedad del sueño costó 55 millones de euros, a pesar de los avances en la etapa de investigación.
Els Torreele, de la Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Desatendidas (DNDi), señala que la IA no resuelve por sí sola los problemas estructurales de la industria, pero puede reducir significativamente los recursos necesarios si se integra de forma estratégica con otros avances.
Una medicina más precisa y vigilante
La IA también mejora la farmacovigilancia, es decir, el seguimiento de efectos adversos e interacciones de medicamentos. Algoritmos de machine learning rastrean patrones en historias clínicas, redes sociales y foros de salud para detectar efectos secundarios que podrían pasar desapercibidos.
Esto permite ajustar tratamientos en tiempo real y anticipar riesgos, haciendo que la medicina no solo sea más eficaz, sino también más segura.
Perspectivas a corto plazo
Expertos como Demis Hassabis, premiado con el Nobel de Química, predicen que los primeros medicamentos diseñados completamente por IA entrarán en ensayos clínicos durante 2025. Se espera que beneficien especialmente a áreas como la oncología, las enfermedades neurodegenerativas y cardiovasculares.
Con el 86% de las organizaciones de salud adoptando IA, la tendencia es clara: esta tecnología no es una promesa lejana, sino una herramienta concreta que está redefiniendo la investigación biomédica.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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