Primer descobriment de fàrmacs amb IA: els robots poden ajudar els científics a descobrir nous fàrmacs farmacèutics?

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Agost 22, 2022

Resum d'informació

Els alts costos i les taxes de fracàs en el desenvolupament de fàrmacs tradicionals estan empenyent les empreses farmacèutiques a invertir en tecnologies d'intel·ligència artificial (IA) per augmentar l'eficiència de la investigació i reduir costos. La IA està transformant la indústria identificant ràpidament nous objectius de fàrmacs i permetent tractaments personalitzats. Aquest canvi cap a la IA està remodelant el panorama farmacèutic, des de canviar els requisits laborals dels químics fins a provocar debats sobre els drets de propietat intel·lectual de la IA.

Context del primer descobriment de fàrmacs amb IA

El projecte típic de desenvolupament de fàrmacs costa 2.6 milions de dòlars. La pressió és alta per als científics, ja que 9 de cada 10 teràpies candidates no arriben a les aprovacions reguladores. Com a resultat, les empreses farmacèutiques estan invertint de manera agressiva en plataformes d'IA durant la dècada de 2020 per augmentar l'eficàcia de la investigació alhora que redueixen els costos. 

En el descobriment de fàrmacs s'utilitzen diferents tecnologies d'IA, com ara l'aprenentatge automàtic (ML), el processament del llenguatge natural (NLP) i la visió per ordinador. ML analitza dades de diverses fonts, com ara literatura científica, assaigs clínics i registres de pacients. Aquesta informació es pot utilitzar per identificar patrons que poden suggerir noves dianes de fàrmacs o conduir al desenvolupament de tractaments més efectius. La PNL, un model predictiu basat en el llenguatge, s'utilitza per extreure dades de la literatura científica, que pot destacar noves maneres de desenvolupar fàrmacs existents. Finalment, la visió per ordinador analitza imatges de cèl·lules i teixits, que poden identificar canvis associats a malalties.

Un exemple d'empresa farmacèutica que utilitza la intel·ligència artificial per desenvolupar nous fàrmacs és Pfizer, que utilitza IBM Watson, un sistema de ML que pot investigar àmpliament medicaments immuno-oncòlegs. Mentrestant, Sanofi, amb seu a França, s'ha associat amb la startup britànica Exscientia per crear una plataforma d'IA per buscar teràpies per a malalties metabòliques. Genentech, filial de la companyia suïssa Roche, està utilitzant un sistema d'IA de GNS Healthcare, amb seu als Estats Units, per liderar la recerca de tractaments contra el càncer. A la Xina, la startup biotecnològica Meta Pharmaceuticals va aconseguir un finançament inicial de 15 milions de dòlars USD per desenvolupar tractaments de malalties autoimmunes mitjançant IA. L'empresa va ser incubada per una altra empresa de descobriment de fàrmacs assistida per IA, Xtalpi.

Impacte disruptiu

Potser l'aplicació més pràctica del primer descobriment de fàrmacs amb IA va ser el desenvolupament del primer fàrmac terapèutic per a la COVID-19, un medicament antiviral anomenat Remdesivir. Els investigadors de Gilead Sciences, una empresa de biotecnologia de Califòrnia, van identificar inicialment el fàrmac com un possible tractament per al virus que utilitzava IA. La companyia va utilitzar un algorisme per analitzar les dades de la base de dades GenBank, que conté informació sobre totes les seqüències d'ADN disponibles públicament.

Aquest algorisme va identificar dos possibles candidats, que Gilead Sciences va sintetitzar i provar contra el virus COVID-19 en un plat de laboratori. Es va trobar que els dos candidats eren eficaços contra el virus. A continuació, es va seleccionar un d'aquests candidats per al desenvolupament i proves posteriors en animals i humans. Finalment, es va trobar que Remdesivir era segur i eficaç, i va ser aprovat per a l'ús de l'Administració de Medicaments i Aliments dels EUA (FDA).

Des de llavors, empreses i organitzacions han col·laborat per trobar més tractaments contra la COVID-19 mitjançant sistemes d'IA. El 2021, 10 empreses es van unir per crear IMPECCABLE (Integrated Modeling PipelinE for COVID Cure by Assessing Better Leads). Aquestes organitzacions inclouen la Rutgers University, University College London, el Departament d'Energia dels EUA, Leibniz Supercomputing Center i NVIDIA Corporation.

El projecte és un pipeline de simulació d'IA que promet accelerar la detecció de possibles candidats a fàrmacs COVID-19 50,000 vegades més ràpid que els mètodes actuals. IMPECCABLE combina diversos processaments de dades, modelatge i simulació basats en la física i tecnologies ML per crear una intel·ligència artificial que utilitza patrons a les dades per crear models predictius. A diferència del mètode típic, on els científics han de pensar amb cura i desenvolupar molècules basant-se en el seu coneixement, aquest pipeline permet als investigadors examinar automàticament un gran nombre de productes químics, augmentant dràsticament la probabilitat de trobar un candidat probable.

Implicacions del primer descobriment de fàrmacs amb IA

Les implicacions més àmplies de l'adopció de la indústria de les metodologies de descobriment de fàrmacs de la IA poden incloure: 

• Plataformes d'IA que assumeixen tasques que tradicionalment s'encarregaven dels químics d'inici de carrera, la qual cosa requereix que aquests professionals adquireixin noves habilitats o canviïn de carrera.
• Grans empreses farmacèutiques que utilitzen científics robòtics per buscar dades genètiques, de malalties i de tractament extenses, accelerant el desenvolupament de la teràpia.
• Un augment de les associacions entre startups biotecnològiques i empreses farmacèutiques establertes per al descobriment de fàrmacs assistits per IA, que atrau més inversió de les entitats sanitàries.
• La facilitació de tractaments mèdics a mida per a persones amb característiques biològiques úniques, especialment aquelles amb trastorns autoimmunes poc freqüents.
• S'han intensificat les discussions reguladores sobre els drets de propietat intel·lectual de l'IA en els descobriments de medicaments i la responsabilitat per errors relacionats amb la IA al sector farmacèutic.
• La indústria sanitària està experimentant importants reduccions de costos en el desenvolupament de fàrmacs, la qual cosa permet preus de medicaments més assequibles per als consumidors.
• Canvi de la dinàmica d'ocupació en el sector farmacèutic, amb èmfasi en la ciència de dades i l'experiència en IA per sobre del coneixement farmacèutic tradicional.
• Potencial per millorar els resultats de salut global a causa de processos de descobriment de fàrmacs més ràpids i eficients, especialment als països en desenvolupament.
• Els governs possiblement promulguen polítiques per garantir un accés equitatiu als medicaments descoberts per la IA, prevenint els monopolis i fomentant beneficis per a la salut més amplis.
• La reducció dels impactes ambientals a mesura que el descobriment de fàrmacs impulsat per la intel·ligència artificial redueix la necessitat d'experiments i assaigs de laboratori que consumeixen molts recursos.

Preguntes a tenir en compte

• De quina altra manera creus que el descobriment del primer fàrmac amb IA canviarà l'assistència sanitària?
• Què poden fer els governs per regular els desenvolupaments de fàrmacs de la IA primer, especialment els preus i l'accessibilitat?