La inteligencia artificial al servicio de la industria farmacéutica

Todo ello redundando también en una “mejora de la calidad asistencial gracias al acceso a una gran cantidad de datos de los pacientes en tiempo real, que permitan monitorizar datos, con iniciativas de prevención o mejora de la adherencia”. Como señala Alex Pérez, head of Communications & CSR de Sanofi Iberia, “la inteligencia artificial está revolucionando la industria farmacéutica al acelerar la identificación de nuevas terapias, mejorar la investigación y personalizar la atención a los pacientes”.

Investigación y desarrollo de medicamentos

Tal y como se ha mencionado, una de las áreas en las que más impacto ha tenido la inteligencia artificial en la industria farmacéutica es la investigación y el desarrollo de medicamentos. El proceso de descubrir nuevos fármacos es largo, costoso y, en muchas ocasiones, con una tasa de éxito limitada.

Sin embargo, la IA ha permitido hacer avances significativos en este campo: “Los datos masivos están transformando la investigación farmacéutica al permitir el análisis de grandes volúmenes de información para identificar patrones y correlaciones que antes eran invisibles o habrían requerido grandes esfuerzos y mucho tiempo”, destaca Miquel Romero Odón, director Program Executive en IA aplicada a la Industria Biofarmacéutica de CESIF-Metrodora. Y esto, asegura, “acelera el descubrimiento de nuevos fármacos, mejora la precisión de los diagnósticos, facilita la personalización de los tratamientos y permite disponer de nuevos sistemas eficientes de farmacovigilancia que hasta ahora no habíamos imaginado”.

Herramientas como la predicción de estructuras moleculares, la simulación de interacciones entre moléculas y la modelización de proteínas y enzimas son algunas de las técnicas más utilizadas para descubrir fármacos más rápidamente y con mayor precisión.

Poniendo ejemplos concretos, desde Sanofi “usamos IA generativa para diseñar nuevas moléculas y acelerar la identificación de fármacos innovadores y también se trabaja en la aplicación de la ómica espacial y el aprendizaje profundo para comprender mejor cómo responde el sistema inmunológico a distintas enfermedades”, indica Pérez.

Por otro lado, a nivel general, el uso de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y de redes neuronales ha facilitado la identificación de nuevas moléculas y compuestos que podrían tener propiedades terapéuticas.

De esta forma, el análisis de grandes bases de datos de investigación clínica y genética ha mejorado el entendimiento de las enfermedades y ha permitido personalizar los tratamientos de acuerdo con las características genéticas de los pacientes, lo que da lugar a lo que hoy en día se conoce como medicina de precisión.

La IA en los ensayos clínicos

El desarrollo clínico de un medicamento es otro de los procesos en los que la inteligencia artificial está marcando una diferencia significativa. Este proceso incluye la realización de ensayos clínicos, una fase crítica para garantizar la seguridad y eficacia de los nuevos tratamientos. La IA contribuye en la selección de los pacientes adecuados para los ensayos, lo que no solo mejora los resultados, sino que también reduce el tiempo y los costos asociados a los ensayos clínicos.

En el caso de Sanofi, la “implementación de ensayos in silico (hechos por ordenador), ha reducido el tiempo de desarrollo hasta un 50% al realizar simulaciones digitales previas a los estudios en humanos, además, la selección de participantes óptimos con IA predictiva, ha logrado aumentar la tasa de éxito en un 20-30%”.

Esto es así, en parte, porque mediante el uso de algoritmos de IA, los investigadores pueden analizar datos de pacientes en tiempo real y predecir su respuesta al tratamiento. “Con la IA podemos seleccionar candidatos con mayor precisión, monitorear en tiempo real la evolución de los estudios y detectar posibles efectos adversos de manera temprana. Todo esto se traduce en tratamientos que llegan más rápido a los pacientes y con mayores garantías de éxito”, señala César Velasco, director de Innovación y Estrategia Digital en AstraZeneca España.

Además, las plataformas de IA pueden monitorizar a los pacientes durante los ensayos y detectar efectos adversos antes de que se conviertan en un problema serio, mejorando la seguridad general de los estudios clínicos. Por tanto, la IA “mejora la personalización de la medicina, ayudándonos a identificar las terapias más adecuadas para cada paciente en función de su perfil genético y clínico”, informa Velasco. En áreas como la oncología, por ejemplo, “estamos utilizando algoritmos de IA para predecir la respuesta a tratamientos específicos y ofrecer alternativas más efectivas y seguras”.

La IA en la producción farmacéutica

La inteligencia artificial también juega un papel fundamental en la producción farmacéutica. En la fabricación de medicamentos, los sistemas basados en IA permiten mejorar la calidad y eficiencia de la producción, gracias, en parte, a la automatización de procesos y al control de calidad que se puede realizar de manera más precisa y en tiempo real. Pero no solo eso, la IA también puede identificar fallos en los procesos de producción antes de que se conviertan en problemas costosos, lo que asegura una mayor consistencia en la calidad de los medicamentos. Algunas herramientas que ya usan los laboratorios para este cometido son, por ejemplo, “los gemelos digitales que ayudan a optimizar la cadena de suministro y reducir desperdicios”, indica Pérez. En el caso de Sanofi, la implementación de Plai, su plataforma de IA, “anticipa y previene problemas en la distribución de medicamentos”.

En GSK España actualmente “los cobots (robots colaborativos) ya contribuyen a acelerar el proceso de fabricación, aumentando la productividad en tareas repetitivas y físicamente exigentes, ayudando a minimizar los errores humanos y ofreciendo una mayor flexibilidad para adaptarse a los cambios en la producción”. Además, su centro de Aranda de Duero ha sido pionero en la introducción de “vehículos autoguiados autónomos para la optimización del flujo de materiales; y cuenta con un almacén en gran altura completamente automatizado para maximizar su utilización, de manera que la inteligencia artificial establece la ubicación de cada material o componente en función de su frecuencia de uso, tamaño o peligrosidad.

Otro beneficio importante de la IA en la producción farmacéutica es la mejora en la predicción de la demanda. Los sistemas de IA pueden analizar patrones de consumo y prever las necesidades del mercado, lo que permite a las empresas optimizar sus inventarios y reducir costos relacionados con el almacenamiento y la distribución de productos. Además, las tecnologías de IA pueden ayudar a las empresas farmacéuticas a cumplir con las regulaciones y normativas, al garantizar que los productos fabricados cumplan con los estándares de calidad requeridos.

En cuanto a la cadena de suministro, el último paso antes de que el medicamento llegue al paciente con total seguridad, la inteligencia artificial también es crucial. Como señalan los expertos, la gestión de la cadena de suministro en la industria farmacéutica es un desafío debido, entre otros factores, a la necesidad de cumplir con estrictos requisitos regulatorios y de garantizar que los medicamentos lleguen a los pacientes de manera oportuna y segura.

En este proceso los sistemas de IA ayudan mucho ya que, entre otras cosas, permiten la monitorización en tiempo real de los productos farmacéuticos a lo largo de la cadena de suministro, asegurando que los medicamentos se mantengan en condiciones adecuadas y que no se pierdan en el tránsito, algo clave para la seguridad de los pacientes y para que los tratamientos no pierdan eficacia. Por otro lado, la IA también permite predecir posibles problemas que se producen en la cadena de suministro, como en el transporte o en la escasez de ingredientes activos, permitiendo que las empresas tomen medidas preventivas para evitar retrasos.

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La relación con el paciente

La incorporación de la tecnología y la digitalización deben estar alineadas con nuestro objetivo principal “ayudar a mejorar la vida de los pacientes”, indica Pou, y la innovación tecnológica solo tiene sentido con esta visión. Para el responsable de GSK, desde la industria farmacéutica, “creemos firmemente en el poder de la innovación abierta para transformar el sector de la salud y tratamos de superar los puntos críticos y desafíos de los sistemas de salud a través de la implementación de soluciones innovadoras”. En este sentido, “trabajamos para abordar los desafíos de salud mediante soluciones cocreadas con profesionales de la salud, sociedades científicas, startups y el ecosistema de innovación”.

De esta manera, indica, “es clave comprender bien las necesidades médicas no cubiertas aún en muchas enfermedades, como hacemos de la mano de asociaciones de pacientes oncológicas en nuestro proyecto e-llas, y trabajar con profesionales sanitarios para diseñar soluciones efectivas y sostenibles a lo largo del tiempo que aborden necesidades reales”.

En el caso de Astrazeneca, Velasco menciona su proyecto AZerca para insuficiencia cardíaca y EPOC, donde, en colaboración con Tucuvi, emplean tecnología conversacional para realizar un seguimiento remoto y personalizado de los pacientes. Así, “podemos ofrecer información relevante y adaptada a cada perfil, ayudando a un mejor seguimiento de los tratamientos, promoviendo una mayor adherencia terapéutica y reduciendo las hospitalizaciones”.

Solo así, resalta Pou, “podemos complementar nuestro conocimiento, experiencia y recursos con el apoyo de los socios adecuados del ecosistema de innovación en salud en el momento adecuado y con el objetivo de mejorar la vida de las personas”.

Trabajar desde la ética

A la vista de la importancia de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica en todos y cada uno de los procesos del medicamento, es necesario garantizar que todo se haga desde la ética, la seguridad y la responsabilidad. Este es, para todos los agentes que forman parte de la industria, un tema clave, ya que la implementación de esta tecnología tiene un impacto directo sobre la salud, la investigación, la equidad y la confianza.

A juicio de Romero, la implementación responsable y ética de la IA en la industria farmacéutica “requiere garantizar la privacidad y seguridad de los datos, evitar sesgos en los algoritmos y asegurar la transparencia en la toma de decisiones”. Es crucial que los gobiernos y las empresas adopten marcos regulatorios sólidos y promuevan la formación continua en ética de la IA para todos los involucrados. Muestras de ello son las publicaciones de la Organización Mundial de la Salud entre 2021 y 2024 sobre los aspectos éticos en el uso de la IA, o el reciente marco regulador del uso de la IA editado por el Consejo Europeo y la Agencia Europea del Medicamento.

En opinión de Pou, en todo este proceso “es esencial que el uso de la IA mantenga a las personas en el centro de las decisiones y de los objetivos para la que la empleamos”.

Por ello, desde Farmaindustria trabajan en ofrecer a los laboratorios y a la industria recomendaciones clave para el uso ético de la IA en salud en materia de transparencia, equidad, privacidad, protección de datos, seguridad y responsabilidad.

Entre otras medidas, desde la patronal piden a las compañías establecer mecanismos de rendición de cuentas que permitan la supervisión y el escrutinio público de las aplicaciones de IA en salud, asegurar que el desarrollo y la implementación de la IA en salud respeten los principios de equidad, evitando sesgos y discriminación, implementar salvaguardas sólidas para la protección de los datos personales y la privacidad de los pacientes en el uso de la IA, garantizar el consentimiento informado y la autonomía de los pacientes en el tratamiento de sus datos, asegurar la seguridad y fiabilidad de las soluciones de IA en salud, minimizando los riesgos de errores, fallos o resultados perjudiciales y, en materia de responsabilidad, mantener la supervisión y el control humano en la toma de decisiones críticas, preservando la responsabilidad y la rendición de cuentas.

Todo ello con el objetivo de “garantizar que la IA en salud se desarrolle y utilice de manera ética, segura y en beneficio de los pacientes y los profesionales de la salud”. El objetivo, señalan desde la patronal, “es lograr un ecosistema de salud más confiable, equitativo y centrado en el bienestar de las personas”.

Desafíos de la IA para el avance en el futuro

A pesar de los numerosos beneficios que ofrece la inteligencia artificial, su implementación en la industria farmacéutica también enfrenta varios desafíos. Uno de los principales obstáculos es la falta de interoperabilidad entre los sistemas de IA y las infraestructuras existentes en las empresas farmacéuticas. Las compañías deben integrar nuevas tecnologías en sus sistemas tradicionales, lo que puede resultar costoso y complicado.

Otro reto es la calidad y la disponibilidad de los datos. La IA depende de grandes cantidades de datos precisos y completos para entrenar sus modelos. En la industria farmacéutica, muchos de los datos clínicos y de investigación no están normalizados o están dispersos en diferentes fuentes, lo que dificulta su integración y análisis. La protección de los datos también es una preocupación importante, especialmente cuando se manejan datos sensibles relacionados con la salud de los pacientes.

En opinión de Romero, la mayor limitación de las compañías farmacéuticas son “las personas y la aversión al cambio”. Los nuevos profesionales deberían “considerar las tecnologías de la industria 4.0 como parte indispensable de su formación”.

Pérez pone el foco en otros desafíos como la integración de sistemas y datos heredados, la regulación y normativas, “que pueden ralentizar la adopción de nuevas tecnologías” y la ciberseguridad, “dado el volumen de datos sensibles que manejamos”, señala Pérez. Para afrontar estos retos, también cree “clave la formación en nuevas competencias digitales (reskilling y upskilling)” y añade, “la colaboración público-privada”.

Todos los expertos coinciden en que el futuro de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica parece prometedor en la personalización de tratamientos médicos, la mejora de los procesos de manufactura y la optimización de las cadenas de suministro. Por otro lado, las tecnologías emergentes, como la IA explicativa y la inteligencia artificial cuántica, podrían abrir nuevas posibilidades para acelerar la innovación en la industria farmacéutica.

Además, podría permitir avances significativos en la lucha contra enfermedades complejas como el cáncer, las enfermedades neurodegenerativas y las infecciones virales. A medida que los modelos de IA se vuelvan más sofisticados, podrían proporcionar una comprensión más profunda de las patologías y contribuir al diseño de terapias más efectivas.

De cara a la relación futura entre la industria farmacéutica y los pacientes, esta será “más cercana y personalizada”, augura Romero. “La telemedicina, la medicina personalizada y el uso de dispositivos wearables permitirán un monitoreo constante y tratamientos adaptados a las necesidades individuales de los pacientes”, señala. Pérez coincide: “El futuro de la relación farmacéutica-paciente será digital, accesible y basada en datos, garantizando una mejor experiencia y mejores resultados de salud”. Permitirá, entre otras muchas cosas, “tratamientos adaptados a cada paciente, mejorar la adherencia a los tratamientos y la educación sanitaria y ofrecerá información de calidad en tiempo real a través de asistentes virtuales y de chatbots”.