Cómo la fabricación de medicamentos con inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego
En el proceso de descubrimiento de fármacos, las empresas se enfrentan a un largo plazo y a elevados costes para recibir la aprobación de un fármaco. La probabilidad de llegar al mercado con éxito es inferior al 10 %, según un estudio de 2022 .
“Incluso los pequeños avances en la optimización del tiempo de respuesta y las mejoras en la probabilidad de éxito clínico son importantes para abordar las miles de enfermedades que hoy en día no tienen tratamiento ni cura conocidos”, escribe Anthony Costa, director de biología digital de NVIDIA , en un artículo de HealthTech .
La inteligencia artificial ayuda a controlar los procesos durante la producción de medicamentos y puede acelerar el tiempo de comercialización. El descubrimiento y la fabricación de medicamentos son parte de la IA farmacéutica.
“La IA farmacéutica se refiere a la amplia aplicación de tecnologías de IA en toda la industria farmacéutica , desde el descubrimiento de fármacos hasta la fabricación y la comercialización”, explica Dan Sheeran, gerente general de atención médica y ciencias biológicas en Amazon Web Services .
En la fabricación, las empresas farmacéuticas utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para aumentar la eficiencia, la calidad y la confiabilidad, afirma Sheeran. Eso incluye el uso de mantenimiento predictivo de equipos para evitar tiempos de inactividad inesperados, gemelos digitales habilitados con IA para el monitoreo y la optimización de procesos en tiempo real, y agentes de IA para orquestar simulaciones y tareas manuales.
“En última instancia, la IA en la fabricación de medicamentos puede conducir a tiempos de producción más rápidos, menores costos, productos de mayor calidad, menor desperdicio y potencialmente acelerar la entrega de medicamentos que salvan vidas a los pacientes”, dice Sheeran.
Utilizando IA, Pfizer puede detectar anomalías y sugerir pasos en tiempo real para sus operadores en su objetivo de aumentar el rendimiento del producto en un 10% y el tiempo del ciclo en un 25%, dijo el presidente y director ejecutivo de Pfizer, Albert Bourla, en la revisión anual de 2023 de la compañía.
La compañía farmacéutica lanzó su plataforma de IA generativa en 2023. “Los procesos de fabricación impulsados por IA están aumentando el rendimiento en un 20%, lo que nos permite entregar más medicamentos a los pacientes más rápido”, dijo Bourla en el informe.
Trabajar con AWS permitió a Pfizer acelerar el desarrollo y la distribución de la vacuna COVID-19 y fabricar la vacuna en 269 días en lugar de los 8 a 10 años habituales, según Lidia Fonseca, directora digital y tecnológica de Pfizer.
En la Cumbre de AWS en Los Ángeles el 22 de noviembre de 2024, Fonseca señaló que el algoritmo de predicción de ARNm de Pfizer proporcionó 20.000 dosis más de vacunas por lote. La plataforma de inteligencia artificial generativa interna de Pfizer, Vox, en los servicios en la nube de AWS permitió a la empresa farmacéutica acceder a grandes modelos de lenguaje en Amazon Bedrock y SageMaker.
“En la fabricación, Bedrock toma los parámetros de proceso óptimos para identificar lo que llamamos el lote dorado y utiliza IA generativa para detectar anomalías y recomendar acciones a nuestros operadores en tiempo real”, dice Fonseca.
Agrega que al utilizar IA, Pfizer puede buscar y recopilar datos y contenido científico en una fracción del tiempo.
“Y los algoritmos generan y validan objetivos potenciales para mejorar nuestro éxito científico”, dice Fonseca.
Moderna también utilizó la IA para acelerar el desarrollo de su vacuna contra la COVID-19 . Implementó los servicios de Internet de las cosas, IA/ML y análisis de datos de AWS en un entorno conectado que incorpora procesos inteligentes de fabricación y cadena de suministro biofarmacéutica, según AWS. Los algoritmos de IA también permitieron a Moderna automatizar los análisis de control de calidad y reducir las horas dedicadas a la revisión manual destinada a mejorar los procesos de producción y la logística, señala AWS en un estudio de caso .
Novartis utiliza el aprendizaje automático para desarrollar procesos de fabricación inteligentes. La inteligencia analítica y de fabricación de Merck es una plataforma impulsada por IA en AWS diseñada para optimizar sus procesos de fabricación de medicamentos, según Sheeran.
La IA en la industria farmacéutica y las ciencias biológicasEn octubre, la Facultad de Farmacia de la UCSF recibió fondos federales como parte de la iniciativa de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud para acelerar el desarrollo de medicamentos mediante IA. Las empresas de biotecnología pueden utilizar los conjuntos de datos y modelos de código abierto desarrollados como parte del proyecto por la fundación sin fines de lucro Open Molecular Software Foundation y John Chodera, químico computacional del Memorial Sloan Kettering Cancer Center .
La UCSF planea utilizar la IA para mapear el terreno de las moléculas que no son deseadas o que actúan de manera peligrosa. Al acelerar el desarrollo de medicamentos y reducir los costos, los investigadores pueden sortear los problemas que surgen más adelante en el proceso de desarrollo. Los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para predecir cómo interactúan las moléculas con los objetivos.
“Cuando se diseñan nuevas moléculas, es necesario poder predecir las propiedades de la molécula, como cuánto tiempo permanecerá en el torrente sanguíneo o si será devorada por las enzimas metabólicas del hígado, y en este momento, esas predicciones son buenas, pero no excelentes”, explica James Fraser, director del Departamento de Bioingeniería y Ciencias Terapéuticas de las facultades de medicina y farmacia de la UCSF . “Por eso, la esperanza es que los nuevos avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial, cuando se les proporcionen los datos correctos, que esperamos generar, aumentarán enormemente la precisión de esas predicciones, lo que nos permitirá sintetizar menos moléculas para llegar al mismo lugar, acelerando así el descubrimiento de fármacos y haciéndolo más barato”.
Dan Sheeran Director general de atención sanitaria y ciencias biológicas de Amazon Web Services
La empresa de creación de fármacos Absci utiliza los aceleradores Instinct de AMD y el software ROCm para impulsar las cargas de trabajo de descubrimiento de fármacos de IA, como las terapias de anticuerpos de próxima generación de Absci. AMD afirma que los aceleradores de GPU Instinct y el software ROCm permiten la computación de alto rendimiento como parte de un ecosistema abierto. El 8 de enero de 2025, Absci anunció que recibiría una inversión de 20 millones de dólares de AMD para avanzar en esta investigación y satisfacer la demanda de aplicaciones de IA en el descubrimiento de fármacos.
“Una de las cosas en las que nos hemos centrado son las denominadas dianas no farmacológicas”, afirma Sean McClain, fundador y director ejecutivo de Absci. “Al poder administrar fármacos a una diana, se puede modificar la vía que afecta a la enfermedad subyacente, creando una posible cura o un posible tratamiento”.
Según McClain, Absci utiliza modelos de IA generativos para diseñar anticuerpos que se unan a los objetivos del cáncer, modifiquen las vías y maten el cáncer. Afirma que la IA ha ayudado a acelerar el tiempo que tardan los medicamentos en llegar a los ensayos clínicos de cinco años y medio a entre 18 y 24 meses. Absci ha desarrollado un anticuerpo en su plataforma de IA para la enfermedad inflamatoria intestinal.
También dice que las compañías farmacéuticas pueden usar modelos de IA para ayudar a presentar solicitudes de nuevos medicamentos en investigación ante la Administración de Alimentos y Medicamentos para obtener la aprobación para probar medicamentos en humanos.
“De cara al futuro, todavía hay muchas lagunas que la IA no ha podido resolver y creo que con el tiempo lo hará, pero creo que ya está marcando una diferencia drástica en la forma en que diseñamos y creamos medicamentos”, afirma McClain.
Qué deben tener en cuenta los fabricantes de medicamentos al utilizar la IAAl implementar la IA en la fabricación de medicamentos, las organizaciones deben asegurarse de tener la infraestructura de datos para recopilar, almacenar y analizar los grandes conjuntos de datos que requiere la IA, aconseja Sheeran. Agrega que las organizaciones deben tener una estrategia clara sobre cómo integrar la IA en el flujo de trabajo de fabricación de medicamentos y validarla.
“Las empresas también deberían priorizar la transparencia y la explicabilidad en sus sistemas de IA”, afirma Sheeran. “En AWS, trabajamos desde las necesidades de nuestros clientes y los resultados comerciales deseados para ayudarlos a abordar estas consideraciones e implementar soluciones de IA de manera responsable y eficaz”.
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