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Cómo contribuyen la IA y el aprendizaje automático a la biotecnología

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Los nuevos programas informáticos de aprendizaje automático han proporcionado a los laboratorios la capacidad de analizar y estructurar grandes bases de datos, descubriendo correlaciones en la genómica funcional y estructural.

Publicado el 19 Oct 2023

Salud, industria biotecnológica, farmacéuticas

Las empresas biotecnológicas han empezado a utilizar técnicas en las que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático desempeñan un papel importante. Estas metodologías de investigación basadas en la IA se han utilizado en ensayos de medicamentos y farmacogenética, lo que ha llevado a la creación de nuevos pipelines (métodos de desarrollo por fases de un medicamento) que han logrado buenos resultados en términos de aprobación y seguridad de los pacientes.

La contribución de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a la biotecnología

Los nuevos programas informáticos de aprendizaje automático han proporcionado a los laboratorios la capacidad de analizar y estructurar grandes bases de datos, descubriendo correlaciones en la genómica funcional y estructural. Esta metodología de investigación ha ayudado a los investigadores a comprender cómo los genes dirigen el desarrollo y el funcionamiento de nuestro organismo, y cómo su mal funcionamiento induce un estado patológico. También se han realizado importantes contribuciones a la investigación proteómica (la identificación de las proteínas y el seguimiento de sus alteraciones) y metabolómica (el estudio de las reacciones químicas dentro de nuestro cuerpo).

El uso de la inteligencia artificial en la medicina

El uso de la inteligencia artificial en medicina implica la utilización de modelos de aprendizaje automático para analizar datos médicos, recopilados a través de herramientas como Big Data, y derivar modelos que ayuden a mejorar los resultados de los tratamientos y las experiencias de los pacientes.

Las aplicaciones de aprendizaje automático tienen como objetivo apoyar las decisiones clínicas, y están adquiriendo cada vez más importancia en el análisis de imágenes médicas, colaborando en el diseño de pipelines específicos para casos concretos de enfermedad.

Detección y diagnóstico precoz de enfermedades

La IA contribuye a la detección y el diagnóstico precoz de enfermedades: los modelos de aprendizaje automático se utilizan para observar los síntomas de los pacientes y alertar a los médicos si aumentan determinados riesgos, recopilando datos de dispositivos médicos y cruzándolos con historiales médicos almacenados digitalmente.

Tratamientos personalizados

El aprendizaje automático facilita el diseño de tratamientos personalizados, gracias a experiencias clínicas catalogadas en modelos de aprendizaje y redes neuronales que pueden interactuar con los pacientes en tiempo real.

Asistencia virtual

Los hospitales y servicios sanitarios pueden ofrecer a los pacientes acceso continuo a un asistente virtual capaz de dialogar gracias a la inteligencia artificial generativa. El bot puede ofrecer un primer nivel de triaje, dar consejos sobre enfermedades comunes y recomendar personal especializado basándose en un análisis del historial médico del paciente.

IA y desarrollo de fármacos

Cada vez más empresas biotecnológicas utilizan la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos y reducir así sus costes de desarrollo. La IA, gracias a un software dedicado, horizontal o propiedad de cada empresa, es capaz de mejorar el diseño de fármacos y trabajar el diseño de la molécula para enfermedades específicas. Mediante el uso de Big Data, el software tiene acceso a patrones de análisis que permiten mejoras significativas en las estrategias de gestión del cáncer y las enfermedades raras.

El software desarrollado específicamente para las necesidades de la industria farmacéutica y biotecnológica permite a las empresas que fabrican dispositivos médicos o desarrollan fármacos mejorar las operaciones, maximizar las tasas de éxito y cumplir las normativas del sector.

El alcance del software farmacéutico y biotecnológico puede abarcar desde la gestión de la calidad y la normativa hasta la gestión de ensayos y descubrimientos, el procesamiento de datos y la provisión de un módulo ERP o CRM. En las fases de investigación y desarrollo, las soluciones farmacéuticas y biotecnológicas pueden integrarse con el software de distribución farmacéutica y diversas soluciones de gestión de laboratorios.

IA, aprendizaje automático y robótica al servicio de la investigación

Las enormes inversiones en el desarrollo de software de inteligencia artificial han permitido la creación de innovadoras plataformas SaaS capaces de combatir enfermedades complejas, que revolucionan la forma de crear y validar medicamentos experimentales. Se han logrado avances significativos en la lucha contra distintos tipos de cáncer, gracias al desarrollo de biomarcadores farmacodinámicos cada vez más precisos, capaces de proporcionar información sobre un tratamiento específico o, más ampliamente, sobre cómo está respondiendo la enfermedad.

Esto ha sido posible gracias al uso de simulaciones informáticas unidas a la inteligencia artificial, que han dibujado un cuadro cada vez más detallado de la respuesta de las proteínas diana, fomentando el desarrollo de terapias molecularmente dirigidas, capaces de explotar las características específicas de un tumor para frenar o inhibir su crecimiento.

Algunas empresas biotecnológicas de nueva creación se están centrando en el diseño y la ingeniería de terapias con miniproteínas sintéticas, combinando software de diseño de aprendizaje automático con robótica de laboratorio para facilitar la creación de proteínas para su uso en fármacos innovadores.

Se están realizando importantes inversiones en la creación de tecnologías capaces de descifrar la complejidad de las estructuras biológicas, mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial especializados en el análisis celular. Estas tecnologías permiten obtener “instantáneas” extremadamente precisas de la dinámica celular que se desencadena tras la administración de un tratamiento, cuyo análisis puede revelar valiosas indicaciones para las fases posteriores de desarrollo de una terapia farmacológica.

Las estadísticas muestran que la industria farmacéutica gastará unos 3.000 millones de dólares en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos de aquí a 2025. Los expertos del sector creen que la industria continuará con la adopción de software de aprendizaje automático en línea con el proceso de digitalización iniciado durante la pandemia del Covid-19, de modo que la inteligencia artificial seguirá acelerando el desarrollo de fármacos innovadores y pasará a formar parte del núcleo de la industria biofarmacéutica.

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Pablo Cerini

Desarrollador de software, criado en el mundo ERP, pero apasionado por el mundo DEV 360°. Fascinado por la estadística y el aprendizaje automático, apasionado por las velas japonesas

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