El papel de la inteligencia artificial puede ser clave en el ciclo de vida del medicamento, pero además las startups especializadas más relevantes también quieren intervenir en la biología. Revisamos el estado del arte y su impacto en la industria farmacéutica.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (I): Introducción
Este artículo proviene de la revisión de la lista de startups AI que CBInsights publica anualmente. Con un vistazo rápido se encuentran hasta cinco empresas seleccionadas que se pueden encuadrar en la intersección entre inteligencia artificial y los medicamentos. Si quieres consultar el resto de las empresas de IA elegidas por la consultora, aquí las analizo.
La importancia de la IA en la industria farmacéutica es tan notoria que la Agencia Europea del medicamento (EMA) escribe que “las herramientas de IA y ML tienen el potencial de respaldar de manera efectiva la adquisición, transformación, análisis e interpretación de datos a lo largo del ciclo de vida del medicamento” y ha publicado un documento de reflexión como consulta abierta a las partes interesadas para identificar oportunidades y riesgos.
Farmaindustria es de la misma opinión cuando afirma que “la inteligencia artificial está llamada a jugar un papel importantísimo al aplicarse en las distintas fases de un medicamento desde el procedimiento de descubrimiento, hasta los estudios que puedan hacerse en su fase de post-autorización, pasando por la investigación preclínica, la investigación clínica o la propia fabricación de fármacos”.
Y en el contexto estadounidense, la FDA ha publicado un documento de discusión entre las partes interesadas sobre el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el desarrollo de fármacos, e incluso para en el desarrollo de dispositivos médicos destinados a ser utilizados con medicamentos.
Los modelos computacionales han ahorrado mucho tiempo cuando se trata de predecir qué moléculas de proteínas podrían producir medicamentos eficaces. Ahora, utilizando modelos de lenguaje masivo (LMM) se puede hacer coincidir las proteínas objetivo y las posibles moléculas de fármacos sin tener que calcular la estructura 3D de cada proteína.
Vamos, pues con las startups a nivel internacional que destacan en la selección realizada por CBInsights.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (II): Descubrimiento de medicamentos (I)
Xtalpi (USA) es una empresa de tecnología farmacéutica que quiere reinventar el descubrimiento de fármacos al permitir predicciones de laboratorio seco con validación y retroalimentación en laboratorio húmedo.
Las capacidades de descubrimiento de fármacos de XtalPi se obtienen de su plataforma Inclusive Digital Drug Discovery and Development (ID4) que incluye cientos de algoritmos de IA (aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural) que realizan las simulaciones para seleccionar las moléculas más prometedoras. La plataforma además gestiona las estaciones de trabajo robóticas para las pruebas bioquímicas, celulares y farmacodinámicas a esas moléculas.
Hace apenas unos meses cerró un acuerdo con Eli Lilly de 250M$ más pluses por éxito para entregar fármacos candidatos.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (III): Descubrimiento de medicamentos (II)
Aqemia es una empresa de tecnología farmacéutica de raíz francesa que utiliza la inteligencia artificial para transformar el proceso de descubrimiento de fármacos.
A diferencia de las tecnologías semejantes basadas en IA que necesitan datos experimentales para entrenar sus algoritmos antes de comenzar el diseño de las moléculas, Aqemia genera sus datos con algoritmos de física cuántica y estadística que han perfeccionado en centros de investigación.
Ha ampliado su colaboración con la farmacéutica Servier para el descubrimiento de nuevos candidatos a fármacos en inmuno-oncología. Y con Sanofi en una de sus áreas terapéuticas prioritarias: oncología.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (IV): biología
El titular más impactante de Generate Biomedicines es que utiliza la IA para crear proteínas que nunca han existido. La denominada “biología generativa” quiere revolucionar la forma en que se descubren y desarrollan los productos bioterapéuticos.
Generate publicó que a través de su modelo Chroma basado en ML generativo se pueden generar nuevas proteínas a voluntad ampliando la capacidad de tratar enfermedades y resolver desafíos biológicos complejos.
La empresa quiere demostrar que los patrones en las secuencias de proteínas se pueden utilizar como trampolín para el diseño de fármacos proteicos personalizados de cualquier variedad.
Recientemente ha firmado un acuerdo de desarrollo conjunto y comercialización con MD Anderson Cancer Center (Texas – USA) para acelerar el desarrollo de nuevas proteínas terapéuticas para oncología utilizando la IA generativa.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (V): ARN
El objetivo de Atomic AI es hacer con el ARN lo que AlphaFold hizo con las proteínas y encontrar tratamientos nuevos en el proceso. Para ello, la empresa biotecnológica estadounidense ha conseguido 35M$ en su última de financiación.
Se definen como un equipo interdisciplinario que trabaja en biología computacional y experimental y con su plataforma I+D basada en IA proporciona nuevas estrategias para tratar o curar enfermedades haciendo foco en la estructura del ARN.
“Resolver estructuras de ARN a través de nuestra biología experimental y métodos de aprendizaje automático significa que comprenderemos mejor la biología que conduce a la enfermedad”. Este extenso artículo en Techcrunch da más información al respecto.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (VI): terapias de precisión
La startup (HUN-UK) Turbine ofrece una plataforma de simulación de comportamiento celular para comprender los mecanismos internos del cáncer. La combinación de bioinformática, medicina en red e inteligencia artificial permite la creación de millones de posibles combinaciones de fármacos en células simuladas.
La tecnología de células simuladas de Turbine utiliza el aprendizaje automático para entrenar versiones digitales de células cancerosas para que se comporten de la misma manera que lo harían las células cancerosas reales, lo que permite simulaciones para mostrar cómo reaccionan estas células a diferentes factores y medicamentos contra el cáncer.
En Youtube tienes una entrevista de Bartalan Meskó a su CEO, Szabolcs Nagy.
El enorme potencial de la inteligencia artificial en los medicamentos y la biología (VII): otras empresas y las big farma
Hablando de Medical Futurist, hace unas semanas publicó un artículo donde seleccionaba seis empresas que utilizan IA para el descubrimiento de medicamentos y que encaja perfectamente aquí.
Las empresas son Antidote, Atomwise, Turbine.AI, Precision Life, Deep Genomics e Insilico Medicine.
Forbes también publicó un interesante artículo “AI Is Game Changer For Toughest Areas Of Drug Discovery” sobre las áreas clave en las que la IA se está aplicando para el descubrimiento de fármacos de moléculas grandes.
Y finalizo con otro informe más de CBInsights el “Pharma AI Readiness Index” donde evalúan cómo están de preparadas las principales compañías farmacéuticas para adoptar las tecnologías IA.
“Las 50 compañías más grandes de América y Europa por capitalización de mercado, en función de su demostrada capacidad para atraer a los mejores talentos de IA, ejecutar proyectos e innovar a través de I+D e inversiones.”. Roche, Bayer y Johnson & Johnson ocupan el podio.
Autor: José Miguel Cacho. LinkedIN
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