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Un modelo de aplicación farmacéutica basado en la Inteligencia Artificial (IA) pretende estudiar un desarrollo lógico de medicamentos con un proyecto de tecnología disruptiva que abarate costes y reduzca tiempos: “AItenea” (leído “aitenea” por las siglas de IA en inglés).

De esta forma, una nube de datos virtuales coge forma a través de la Inteligencia Artificial. La relación matemática de la estructura química del medicamento se analiza junto a su actividad biológica, para poder realizar modificaciones estructurales que potencien futuros fármacos.

“Creamos modelos matemáticos que intentan imitar las redes neuronales de nuestro cerebro”, ha explicado la científica del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), Nuria Campillo, co fundadora de la startup junto a Carlos Roca, doctor en Farmacia por la Universidad Complutense, entre otros.

Los investigadores aportan la información necesaria de las estructuras químicas existentes en el mercado a la nube y las “redes neuronales” analizan la propiedad que se pretenda estudiar por Inteligencia artificial, como por ejemplo la toxicidad de los medicamentos, entre otras propiedades.

Redes virtuales óptimas

La nube virtual de datos trabaja con memoria, de tal forma que “la red aprende y, cuando le das una nueva estructura, es capaz de saber si es tóxica o no”, ha explicado la experta. Una de las características principales del proyecto es que las estructuras moleculares son virtuales, por lo que no tienen porqué estar sintetizadas en el laboratorio. Esta cualidad, junto al índice de fiabilidad, ofrece la oportunidad de crear aquellas estructuras que no sean tóxicas, lo que supone un ahorro de recursos en todas las etapas de desarrollo de fármacos.

En este sentido, la inteligencia artificial puede aplicarse en etapas como la identificación de nuevos fármacos, la síntesis de laboratorio, el estudio en animales o las fases clínicas, entre otras. Actualmente el grupo de Campillo en el Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB) diseña fármacos para enfermedades neurodegenerativas, como el alzheimer, parkinson, ELA o esclerosis múltiple, y algunos proyectos para enfermedades infecciosas.

Nuria Campillo colabora desde hace unos años con Ignacio Ponzoni, un científico del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en Argentina. Este organismo es equivalente al CSIC en España, en la Universidad Nacional del Sur de Bahía Blanca. Los expertos argentinos son especialistas en Inteligencia Artificial.

Técnicas de Inteligencia Artificial en el desarrollo de fármacos

Las primeras relaciones matemáticas comenzaron con la regresión lineal hasta evolucionar en métodos como el “machine learning” o el “deep learning” (aprendizaje automático y aprendizaje profunzo, respectivamente). Las dos tecnologías hacen referencia a la capacidad existente de que el sistema aprenda por sí solo. El deep learning es un nivel más profundo de aprendizaje, un sistema más sofisticado donde la intervención del ser humano es mínima.

Las primeras predicciones que llevaron a cabo los investigadores estaban relacionadas con el paso de barrera hematoencefálica, de absorción oral en humanos y actividades biológicas en diferentes dianas. Estos modelos fueron los que dieron forma a la startup y plantearon la opción de comerciar con la industria farmacéutica.

Actualmente, el modelo de funcionamiento puede emplearse en la búsqueda de fármacos de cualquier enfermedad, o incluso “trasladarlo a otros sectores como la cosmética o los materiales”, ha afirmado la investigadora.

Ahorros en fármacos gracias al Big Data

“Los estudios actuales señalan ahorros del 40-50 por ciento en tiempo y de 26 billones de euros al año en fases preclínicas”

Estas cifras se incrementan en los ensayos clínicos, que suponen un ahorraría entre el 50 y el 60 por ciento en tiempo y 28 billones de euros en costes al año gracias a la Inteligencia Artificial.

Los ahorros que pueden suponer el Big Data y la Inteligencia Artificial en la industria farmacéutica van más allá del capital económico. “Se puede tardar en llevar un medicamento a la farmacia de doce a quince años”, ha explicado Campillo, quien señala además que “50.000 animales de experimentación son necesarios al año” para el desarrollo de fármacos. Un nuevo modelo de desarrollo que daría la vuelta a las cifras y a los costos.

Una nube de datos para el cliente

A pesar de existir otras empresas que trabajan en base a la Inteligencia Artificial en España, Campillo señala que, además de usar “las últimas tecnologías”, estará disponible una plataforma online. En este portal estarán integrados todos los modelos a disposición de los clientes.

“Si tienes una base de datos con mil moléculas, puedes introducir el fichero y en un minuto tener los datos que quieras”

Las licencias a las que los clientes podrán optar pueden ser anuales o basadas en créditos de proyectos. Incluso “podemos trabajar con proyectos de una forma más personalizada, desde empresas farmacéuticas hasta equipos de investigación”, ha señalado.

Aún hay muchas personas que son escépticas a la Inteligencia Artificial”, lamenta Campillo, “pero es importante que la sociedad confiemos en este camino, es un salto que hay que dar”, concluye.


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