La inteligencia artificial aplicada a desarrollar medicamentos podría ayudar a disminuir los enormes costos de la industria de la salud. En la actualidad, se estima que poner en el mercado cada nueva medicina cuesta hasta 2,600 millones de dólares y toma alrededor de una década de trabajo.
El método tradicional para determinar la viabilidad de una sustancia para tratar una enfermedad implica numerosos ensayos de prueba y error. Los investigadores comienzan a revisar miles de moléculas para seleccionar las que parecen útiles para su uso en medicina. A ello le sigue un proceso de selección más riguroso. Al final, entre la fase I de pruebas clínicas y la aprobación para uso es humanos por parte de las autoridades, se descartan 9 de cada 10 sustancias elegidas para pruebas avanzadas.
Si bien los más escépticos consideran que pasarán años antes de que una IA pueda hacerse cargo del desarrollo de un medicamento apto para el consumo humano, ya hay pasos alentadores. En septiembre pasado, investigadores de la Universidad de Toronto y la compañía Insilico Medicine lograron identificar en tiempo récord una sustancia potencialmente útil para tratar la fibrosis.
A semejanza del método tradicional, comenzaron por analizar las sustancias existentes para tratar la enfermedad. A partir de esa información, se concentraron en diseñar nuevas moléculas que pudieran atacar una proteína específica de la fibrosis. En tan sólo tres semanas consiguieron bosquejar alrededor de 30,000 diseños, de los cuales sintetizaron seis. Acto seguido, ensayaron 2 de ellos en cultivos celulares; el más promisorio se probó con ratones. La conclusión fue que la nueva molécula muestra potencial para desarrollar un fármaco. El proceso completo les tomó sólo 46 días. El estudio se publicó en la revista Nature Biotechnology.
Esfuerzos compartidos
Uno de los obstáculos para lograr que una inteligencia artificial tenga utilidad sostenida consiste en el tiempo y los recursos necesarios para entrenarla adecuadamente. Con ese fin, en este año unieron esfuerzos 10 compañías farmacéuticas (Amgen, Astellas, AstraZeneca, Bayer, Boehringer Ingelheim, GSK, Janssen, Merck, Novartis y Servier). A ellas se suman dos universidades (la Universidad Católica de Lovaina y la Universidad de Tecnología y Economía de Budapest). También participan cuatro compañías de TIC (Owkin, Substra Foundation, Loodse e Iktos) y la fabricante de procesadores Nvidia.
Juntos establecieron el Consorcio MELLODY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery). Buscan entrenar en conjunto a una inteligencia artificial en un tiempo mucho más corto que el que les tomaría por separado.
Ello implica, por supuesto, dar a la AI acceso a las bases de datos de cada compañía, las cuales contienen información protegida por derechos de autor y de propiedad intelectual. Para hacerlo sin revelarla a los demás participantes, las farmacéuticas usan una plataforma de blockchain desarrollada por Owkin. Dicha plataforma permite controlar con absoluta transparencia las operaciones realizadas por cada usuario y resguarda la seguridad y privacidad de los datos.
Inteligencia artificial: medicamentos de diseño
Esta manera de trabajar se basa en aprendizaje federado, un tipo de machine learning introducido en 2017 por Google. Esta manera de entrenar a la inteligencia artificial evita la necesidad de concentrar todo el big data de los participantes en un solo lugar. En vez de ello, la IA analiza grandes lotes de información en dispositivos locales controlados por cada usuario. Luego, transfiere a una instancia común el aprendizaje logrado pero sin que con éste vayan adjuntos los datos específicos. De esa forma, el motor de la inteligencia artificial perfecciona sus algoritmos y es capaz de extrapolar las capacidades aprendidas a otros modelos sin revelar la información concreta que la llevaron a desarrollarlas.
Hay muchas otras compañías interesadas en el uso de inteligencias artificiales para el diseño de nuevas medicinas. Una lista recopilada por la firma canadiense BenchSci da cuenta de 167 empresas de diverso tamaño, fundadas después de 2012, que utilizan alguna IA para el desarrollo de medicamentos. Para las farmacéuticas esto significará que paulatinamente podrán tener más y mejores fármacos en menos tiempo y con costos mucho menores. Esto, sin duda, será un gran impacto de la inteligencia artificial para moldear el futuro del cuidado de la salud.
