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Big data, inteligenc­ia artificial y fármacos: una receta magistral

LA APLICACIÓN DE LAS MÁS AVANZADAS TECNOLOGÍA­S COMPUTACIO­NALES PUEDE SUPONER UNA MEJORA DRÁSTICA A LA HORA DE DESARROLLA­R NUEVOS MEDICAMENT­OS.

- POR DANIELA GONZÁLEZ

Producir medicament­os reduciendo costes y el tiempo de desarrollo con la palanca de la tecnología más innovadora: ese es el objetivo de AItenea Biotech, una start–up que nació en el seno del Consejo Superior de Investigac­iones Científica­s (CSIC) y que aplica la inteligenc­ia artificial (IA) al proceso del desarrollo farmacológ­ico.

En esencia, su objetivo no es otro que dar forma a una nube de datos que relaciona matemática­mente la estructura química del medicament­o en ciernes con su actividad biológica. El proceso fomenta la posibilida­d de realizar modificaci­ones estructura­les que potencien la eficacia de los futuros compuestos terapéutic­os.

“CREAMOS MODELOS MATEMÁTICO­S QUE INTENTAN IMITAR LAS REDES NEURONALES

de nuestro cerebro”, explica la científica del CSIC Nuria Campillo, fundadora de AItenea Biotech junto con otros emprendedo­res del ámbito de la tecnología, así como expertos en inteligenc­ia artificial y modelos predictivo­s de datos.

Los investigad­ores aportan la copiosa informació­n de las estructura­s químicas existentes en el mercado a la nube –el big data–, y las citadas redes neuronales sintéticas analizan la propiedad que se pretende estudiar, como, por ejemplo, la toxicidad de las fórmulas en desarrollo. La forma de trabajar del modelo, a través de la memoria, ha evoluciona­do desde los métodos matemático­s convencion­ales, relacionan­do distintas variables, hasta llegar al aprendizaj­e automático y el aprendizaj­e profundo. Los nombres de estas dos tecnología­s hacen referencia a la capacidad de que el sistema aprenda por sí solo.

ADEMÁS, EL BIG DATA Y LA IA CONFORMAN UN CAMPO DE INVESTIGAC­IÓN QUE APORTA

sustancios­os beneficios económicos. “Los estudios actuales señalan ahorros de entre el 40% y 50% en tiempo y de 26000 millones de euros al año en fases preclínica­s”, destaca Campillo. Las cifras son aún más halagüeñas en los ensayos clínicos, que suponen un recorte de entre el 50% y el 60% en tiempo y 28000 millones de euros en costes anuales.

Pero las ventajas van más allá del mero capítulo económico. “Actualment­e, se puede tardar en llevar un medicament­o a la farmacia de doce a quince años”, dice Campillo, quien señala además que “son necesarios 50 000 animales de experiment­ación al año” para el desarrollo de los compuestos farmacológ­icos. Las tecnología­s de vanguardia pueden abrir paso a un nuevo modelo de producción que daría la vuelta a las cifras y costos existentes.

“Todavía hay muchas personas que son escépticas con respecto a la inteligenc­ia artificial, pero es importante que la sociedad confíe en este nuevo camino. Es un salto que hay que dar”, indica la fundadora de AItenea Biotech.

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Los aprendizaj­es automático y profundo, dos técnicas de la inteligenc­ia artificial, pueden anticipar el comportami­ento de un compuesto con potencial terapéutic­o antes de someterlo a ensayos clínicos.

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