Un estudio publicado recientemente en JAMA Network, explora cómo la IA es útil para el desarrollo de medicamentos.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la salud ha ganado considerable atención, con aplicaciones que van desde la predicción de enfermedades hasta el desarrollo de aplicaciones móviles para promover la salud mental y la pérdida de peso. Una de las áreas con mayor potencial es el desarrollo de medicamentos, donde la IA puede revolucionar la predicción de plegamiento de proteínas, interacciones moleculares y procesos celulares relacionados con enfermedades.
Un estudio publicado recientemente en JAMA Network, exploró cómo la IA es utilizada en el desarrollo de medicamentos. Este estudio se realizó con un enfoque transversal, evaluando 102,454 medicamentos en desarrollo y aprobados, listados en la base de datos global de investigación y desarrollo de medicamentos Pharmaprojects. Además, los investigadores utilizaron términos de búsqueda específicos para identificar los medicamentos desarrollados con la ayuda de IA. Estos medicamentos se clasificaron según el tipo y propósito del uso de IA, y se compilaron estadísticas descriptivas sobre su tipo, propósito, área terapéutica y estado de desarrollo.
De manera inicial, de los 406 medicamentos identificados, se excluyeron 241 por no reportar el uso de IA en su desarrollo. Finalmente, se encontraron 164 medicamentos en investigación y uno aprobado que utilizaban IA en su desarrollo. Los resultados arrojaron que los tipos más frecuentes de IA utilizados fueron el machine learning (28%) y el deep learning (17%). Además, la mayoría de las aplicaciones de IA se centraron en el descubrimiento de moléculas de fármacos (76%), seguido del descubrimiento de objetivos terapéuticos (22%) y el análisis de resultados clínicos (3%). Las áreas terapéuticas más comunes fueron tratamientos contra el cáncer (27%) y neurológicos (24%).
El uso de IA en el desarrollo de medicamentos se ha concentrado principalmente en las etapas iniciales, en terapias anticancerígenas y neurológicas. Esto se debe a la falta de datos de alta calidad en las etapas posteriores del descubrimiento de medicamentos y a la incertidumbre regulatoria sobre las aplicaciones de IA en etapas avanzadas. Las limitaciones del estudio incluyen la dependencia de las divulgaciones públicas por parte de los fabricantes de medicamentos. Los resultados sugieren la necesidad de mayor claridad por parte de los reguladores de medicamentos para guiar a los patrocinadores sobre los estándares y aplicaciones aceptables de IA para cumplir con los requisitos de autorización de comercialización.
El estudio resalta el uso limitado pero prometedor de la IA en el desarrollo de medicamentos, destacando la importancia de la regulación y la necesidad de datos de alta calidad para avanzar en etapas posteriores del desarrollo de fármacos. Este y otros estudios demuestran que la IA tiene el potencial de transformar el desarrollo de medicamentos, pero se necesita una guía clara de los reguladores para aprovechar plenamente estas tecnologías emergentes.
