En el Foro Económico Mundial celebrado recientemente en Davos, Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, afirmó que los primeros fármacos diseñados con ayuda de la inteligencia artificial podrían comenzar sus ensayos clínicos antes de 2025. Hassabis también dirige Isomorphic Labs, la empresa de investigación farmacéutica de DeepMind. Declaró: "Nuestro plan es que algunos fármacos diseñados con IA entren en ensayos clínicos antes de fin de año."
Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveedor de servicios de licencias de imágenes Midjourney
Desde 2021, Isomorphic Labs se dedica a utilizar el aprendizaje automático para acelerar el desarrollo de fármacos. Hassabis mencionó la posibilidad futura de una medicina personalizada, donde los sistemas de IA puedan optimizar los medicamentos para las características metabólicas de cada persona en poco tiempo. Destacó el creciente interés de las empresas farmacéuticas en la IA, ya que tiene el potencial de ahorrarles tiempo y dinero.
Según un artículo de la revista Nature Medicine, el proceso de desarrollo y aprobación de nuevos fármacos suele tardar entre 12 y 15 años y cuesta hasta 2600 millones de dólares. Además, más del 90% de los ensayos clínicos no tienen éxito. Por lo tanto, cualquier tecnología que pueda reducir los costes, acelerar el desarrollo o aumentar la tasa de éxito tendrá un impacto significativo en las finanzas de las empresas farmacéuticas.
Hassabis señaló que los modelos de aprendizaje automático pueden mejorar el proceso de descubrimiento de fármacos en varios aspectos. Cree que el enorme potencial de ahorro de tiempo y costes es real. Sin embargo, también advirtió que la obtención de datos de entrenamiento de alta calidad sigue siendo un desafío debido a factores como las regulaciones de privacidad, las políticas de intercambio de datos y el coste de adquisición de datos. A pesar de ello, considera que estos desafíos no son insuperables. Colaborando con instituciones de investigación clínica o utilizando datos sintéticos, se pueden cubrir las lagunas en los datos públicos.
Sin embargo, Hassabis enfatizó que la aplicación de la IA en la investigación científica no significa que los científicos serán reemplazados. Señaló que la verdadera innovación sigue siendo algo que la IA no puede lograr; no puede formular nuevas hipótesis o teorías. Si bien la IA puede resolver complejos problemas matemáticos, en esencia, sigue dependiendo de la inteligencia y la creatividad de los científicos humanos.
Además, empresas como Nvidia también están explorando activamente la aplicación de la IA en el descubrimiento de fármacos. Nvidia incluso ha abierto el código de su marco de aprendizaje automático BioNeMo para el desarrollo de fármacos y está colaborando con varias empresas farmacéuticas para acelerar el progreso de la investigación.
Puntos clave:
💊 Se espera que los fármacos diseñados con IA entren en ensayos clínicos antes de 2025, lo que demuestra el enorme potencial de la IA en el desarrollo de fármacos.
💰 La industria farmacéutica se enfrenta a desafíos de alto coste y baja tasa de éxito, y la IA podría reducir significativamente el impacto de estos problemas.
🔬 Hassabis afirma que la IA no puede reemplazar el pensamiento creativo de los científicos; los verdaderos descubrimientos científicos siguen dependiendo de los humanos.
