Mis primeros dos años en la universidad transcurrieron dentro de un programa especial de medicina, centrado en las materias necesarias para ingresar a la carrera de Farmacia y convertirme en farmacéutico. Durante ese período también trabajé como técnico de farmacia, una experiencia que me permitió conocer de primera mano los medicamentos y la manera en que se utilizan para tratar a los pacientes.
Sin embargo, dos años después de comenzar el programa, decidí cambiar de especialidad y dejar en pausa mi formación médica.
A mediados de la década de 1970, empecé a trabajar en una empresa tecnológica. Ese paso modificó el rumbo de mi formación académica, orientó mi carrera hacia la tecnología y terminó definiendo gran parte de mi trayectoria profesional. Aun así, mi interés por la medicina, y especialmente por la farmacología, nunca desapareció.
De la farmacia a la tecnología y de vuelta al descubrimiento de fármacos
Durante buena parte de mi carrera seguí de cerca tecnologías emergentes con capacidad para transformar industrias completas. En muchos casos, las expectativas quedaron varios años por delante de los resultados concretos. Sin embargo, cada tanto aparece una innovación capaz de respaldar con hechos el entusiasmo que despierta.
La inteligencia artificial aplicada a la investigación y el desarrollo biofarmacéutico es una de ellas, por su potencial para acelerar procesos, mejorar la precisión de los estudios y cambiar la forma en que la industria desarrolla nuevos tratamientos.
Una reciente encuesta propia de la firma de investigación TD Cowen, realizada entre 80 líderes y expertos de la industria, aporta cifras concretas que respaldan una percepción cada vez más extendida: la inteligencia artificial puede reducir hasta 70% los costos y los plazos del desarrollo preclínico de medicamentos.
La relevancia de ese dato también aparece en las decisiones de inversión del sector. Las compañías destinan cada vez más recursos a software, equipos de secuenciación y métodos computacionales, con el objetivo de ampliar la cantidad de fármacos experimentales que podrán desarrollar durante los próximos cinco años.
El potencial de las computadoras de mayor capacidad para transformar el descubrimiento de medicamentos tomó una dimensión mucho más concreta para mí cuando analicé en profundidad la estrategia de IBM y el uso de sus primeras tecnologías de computación cuántica para el desarrollo de nuevos fármacos.
Por mi formación inicial vinculada con los medicamentos, la medicina y la farmacología, aquel proyecto captó especialmente mi atención y volvió a conectar dos áreas que marcaron distintos momentos de mi trayectoria profesional.
Una transformación que va más allá de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial no reemplaza la intuición científica y, al menos en el corto plazo, difícilmente lo haga. Su principal aporte pasa por hacer más eficientes los procesos de investigación y desarrollo, que demandan grandes inversiones y largos períodos antes de llegar a los ensayos clínicos.
En el descubrimiento de medicamentos, este cambio le da a la computadora un papel cada vez más relevante dentro del trabajo científico. La pantalla empieza a compartir protagonismo con la mesa de laboratorio, ya que permite explorar alternativas, probar hipótesis y seleccionar los compuestos con mayor potencial antes de avanzar hacia nuevas etapas de investigación.
Esta transformación también aparece en otras industrias, donde las herramientas digitales dejaron de funcionar como un simple complemento y pasaron a formar parte directa del trabajo de los especialistas.
Brendan Smith, director de investigación de acciones del sector de ciencias de la vida en TD Cowen, explicó que una mayor disponibilidad de información permite mejorar el desempeño de estos sistemas. “Con más datos, se pueden entrenar mejor los algoritmos de inteligencia artificial y aumentar la probabilidad de éxito”, señaló.
Sin embargo, advirtió que la automatización no desplazará por completo al trabajo de laboratorio. Si bien algunas tareas de las primeras etapas del descubrimiento de fármacos pasarán a realizarse mediante procesos computacionales, los laboratorios experimentales seguirán siendo necesarios y los científicos continuarán verificando, con métodos tradicionales, la eficacia y la seguridad de los medicamentos.
Entre líneas
Lo que distingue a esta transformación impulsada por la inteligencia artificial de otras disrupciones que atravesaron los trabajos de oficina es que la tecnología no necesariamente elimina puestos, sino que cambia dónde y cómo se realizan determinadas tareas. De todos modos, algunas áreas de la fuerza laboral de la industria farmacéutica podrían sentir el impacto a medida que los procesos incorporen una mayor carga computacional.
A ese cambio se suma una cuestión regulatoria. El impulso del gobierno de Donald Trump para reducir las pruebas con animales en la investigación biomédica podría acelerar el uso de herramientas computacionales, tejidos humanos en 3D y otros métodos alternativos capaces de anticipar la toxicidad de distintos compuestos.
Según la encuesta de TD Cowen, el mayor salto en la demanda de software avanzado para simular procesos biológicos se produciría de acá a 2028. Estas herramientas permiten, entre otras cosas, predecir interacciones entre medicamentos y ajustar las dosis según la edad o la condición de cada paciente, con casos específicos como recién nacidos o personas embarazadas.
Las inversiones se dirigen hacia plataformas in silico, que permiten a los científicos ejecutar miles de experimentos en cuestión de segundos y simular la toxicidad y estabilidad de un compuesto sin utilizar muestras físicas. Herramientas que alguna vez parecían propias de la ciencia ficción hoy ya forman parte de la realidad.
Las cifras
Según los datos de la encuesta, los nuevos programas de desarrollo de medicamentos podrían aumentar más de 10% durante los próximos tres a cinco años. Si a ese crecimiento se suma una mayor inversión en equipamiento de laboratorio, la nueva ola de compras podría impulsar el gasto del sector en cerca de US$ 1.000 millones.
Siempre recomiendo separar una revolución tecnológica real del entusiasmo que muchas veces alimenta el marketing, y la inteligencia artificial merece pasar por ese mismo filtro. Por ahora, la tecnología todavía no descubrió ningún nuevo medicamento aprobado por la FDA, una señal que obliga a mantener cierta cautela frente a las expectativas.
Esa incertidumbre también llegó al mercado. Algunos inversores plantearon dudas sobre la capacidad de la inteligencia artificial para traducir sus avances en una mejora realmente significativa para los pacientes en el corto plazo.
La promesa es concreta, pero todavía falta demostrarla
Es una tendencia que ya observé varias veces: una tecnología disruptiva obtiene resultados sobresalientes en las primeras etapas de un proceso, donde las variables pueden controlarse mejor, pero luego se enfrenta a la imprevisibilidad del mundo real.
El desarrollo de medicamentos impulsado por inteligencia artificial tiene un potencial concreto para acelerar la investigación, reducir sus costos y hacerla más precisa.
Sin embargo, su verdadero valor no se medirá por aquello que pueda simular en la pantalla de una computadora. La prueba decisiva será comprobar si efectivamente contribuye a llevar medicamentos seguros y eficaces hasta los pacientes.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com
