Cómo la IA está acelerando la producción de fármacos y revoluciona la salud

Las nuevas startups están utilizando la inteligencia artificial para acelerar procesos, en una industria caracterizada por su lentitud y costos altos

El laboratorio de Terray combina diferentes tecnologías avanzadas, incluyendo impresión 3D, para personalizar el equipo de investigación y desarrollo de medicamentos. (Imagen Ilustrativa Infobae)

En un laboratorio de Terray Therapeutics en Monrovia, California, robots y científicos trabajan juntos para revolucionar la producción de fármacos mediante el uso de la inteligencia artificial. En dicho laboratorio, se generan diariamente 50 terabytes de datos brutos, lo que equivale a más de 12.000 películas, mediante interacciones a nanoescala entre proteínas y moléculas químicas. Estas interacciones son la base para el descubrimiento y desarrollo de medicamentos asistidos por IA, abordando uno de los mayores desafíos de la industria farmacéutica: crear tratamientos más efectivos en menor tiempo.

La IA ha tenido un impacto significativo en tareas rutinarias, desde la atención al cliente hasta la redacción de código, pero su potencial en la industria farmacéutica es aún más prometedor, destacó The New York Times.

Según la consultora McKinsey & Co., la IA representa una “oportunidad única en un siglo” para este sector. La tecnología especializada en el descubrimiento de fármacos se basa en datos moleculares precisos, estructuras proteicas y mediciones de interacciones bioquímicas. “Una vez que tienes el tipo de datos adecuado, la IA puede trabajar y mejorar mucho,” afirmó Jacob Berlin, cofundador y CEO de Terray.

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Cómo Funciona la IA en la Producción de Fármacos

Las empresas como Terray están desarrollando avanzados laboratorios para generar la información necesaria para entrenar a la IA. La inteligencia artificial permite diseñar digitalmente una molécula de fármaco, que luego es traducida en el laboratorio a una molécula física y probada en interacción con una proteína objetivo.

Los resultados, ya sean positivos o negativos, son registrados y retroalimentados al software de IA para mejorar sus futuros diseños, acelerando el proceso general.

Declaraciones de expertos como David Baker, bioquímico y director del Instituto de Diseño de Proteínas en la Universidad de Washington, complementan esta visión. “La IA generativa está transformando el campo, pero el proceso de desarrollo de fármacos sigue siendo desordenado y muy humano”, declaró a The New York Times.

Las innovaciones de Terray en IA y nanotenología están dirigidas a crear medicamentos orales para enfermedades inflamatorias como la artritis reumatoide y el lupus. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Reducción de Costos y Tiempos

El desarrollo de fármacos ha sido tradicionalmente un esfuerzo costoso y largo, alcanzando un coste medio de USD 1 mil millones y un periodo de 10 a 15 años, con una alta tasa de fracaso. Las nuevas empresas de tecnología avanzada están tratando de mejorar estos resultados y reducir tanto el tiempo como el dinero necesario.

La mayoría de estas startups se centran en acelerar las etapas preclínicas del desarrollo, las cuales tradicionalmente toman de 4 a 7 años. Terray es un claro ejemplo de esto, con la expectativa de tener fármacos en ensayos clínicos para principios de 2026.

El Papel de los Grandes Laboratorios

Las empresas establecidas como Bristol Myers Squibb y Calico Life Sciences (una subsidiaria de Alphabet) se asocian con estas startups, proporcionando financiación y recursos en etapas clave del desarrollo de fármacos. “Para ellas, es como tomar un Uber a su destino en lugar de comprar un coche,” comentó al medio norteamericano Gerardo Ubaghs Carrión, exbanquero de inversión en biotecnología.

Investigadores de Terray supervisan el sofisticado equipo de automatización que genera datos críticos para entrenar sistemas de IA. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Terray está desarrollando medicamentos para enfermedades inflamatorias como lupus, psoriasis y artritis reumatoide. Según Jacob Berlin, la meta es que en diez años se pueda mirar atrás y decir que la tasa de éxito clínico ha mejorado significativamente y que hay mejores medicamentos para la salud humana.

Estas innovaciones pueden acelerar el desarrollo de fármacos, pero la prueba definitiva será el impacto en la salud humana y la tasa de éxito en ensayos clínicos a largo plazo. Con el respaldo de tecnologías avanzadas y una sólida base de datos, la IA tiene el potencial de transformar radicalmente el desarrollo de fármacos, haciendo del proceso algo más preciso y eficiente.

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