Sólo el 12% de los fármacos que se someten a ensayos clínicos acaban siendo aprobados para su comercialización. El tiempo medio de desarrollo de un fármaco a lo largo de todos sus ciclos dura ocho años. Por eso la industria farmacéutica siempre se ha estructurado a lo largo de ciclos largos y la rentabilidad del capital empleado se ha visto obstaculizado por las bajas tasas de éxito durante las fases de desarrollo. Sin embargo, esperamos que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático lleven a esta industria a una nueva era. De momento, son tres las categorías en las que se pueden incluir los beneficios de la IA y el aprendizaje automático:

1. Identificar terapias innovadoras.
2. Acortar los tiempos de desarrollo de los fármacos.
3. Aumentar la probabilidad de éxito de las moléculas en las fases de ensayo clínico En particular, los algoritmos de aprendizaje automático proporcionarán importantes beneficios en el establecimiento de la dosis correcta del fármaco probado para encontrar el equilibrio adecuado entre seguridad y eficacia; y en la creación de cohortes de pacientes para los ensayos clínicos que ofrezcan la combinación deseada de características (en términos de fenotipos y genotipos).

Basándose en estos resultados, los 10 mayores grupos farmacéuticos del mundo han realizado pequeñas adquisiciones de startups enfocadas en la inteligencia artificial. Estas herramientas digitales se han incorporado a los flujos de trabajo de I+D que se habían construido en las últimas décadas. Como es de esperar, la integración ha tenido un éxito desigual, ya que los grandes grupos farmacéuticos se han encontrado con obstáculos como la falta de conocimiento de técnicas de aprendizaje automático entre los desarrolladores de fármacos de alto nivel, además de pérdidas significativas de velocidad en el proceso de desarrollo, ya que franjas enteras de la cadena todavía están en modo analógico (a diferencia de las empresas totalmente digitalizadas).

Como resultado, las tasas de éxito más altas del uso de la inteligencia artificial en el desarrollo de fármacos se encuentran ahora entre las empresas que, desde el principio, construyeron modelos de desarrollo totalmente digitalizados basados en la inteligencia artificial y sus derivados. El ejemplo más famoso de esta estrategia es actualmente Moderna a su revolucionaria vacuna Covid de ARNm 1273 y la consiguiente aumento de su valor económico y bursátil en pocos años. Hay varias otras empresas, tanto cotizadas como no cotizadas, que han situado la inteligencia artificial en el centro de su estrategia. Entre ellas se encuentran Recursion Pharmaceuticals, que aplicará algoritmos de aprendizaje automático a series propias de datos biológicos y químicos para desarrollar nuevas terapias, y Kronos Bio, que utilizará modelos computacionales muy elaborados para atacar objetivos cancerígenos que hasta ahora habían resistido todas las formas de tratamiento.

Moderna, el ejemplo actual más completo

«Desarrollamos una vacuna contra el Covid en dos meses. Esto fue 90 veces más rápido de lo habitual en el desarrollo de un fármaco que ronda los 20 meses». Así describe Stéphane Bancel el proceso que comenzó con la identificación de un coronavirus del SARS y que duró hasta el inicio de los ensayos clínicos de fase 1 en el primer trimestre de 2020. Un logro como este no se debe a la casualidad o a las habilidades individuales de investigadores ingeniosos, sino al desarrollo por parte de Moderna de un conjunto de programas informáticos y herramientas algorítmicas. Todo ello ha hecho que toda la cadena de valor del desarrollo de medicamentos (desde la secuenciación del ARN mensajero hasta el estudio de sus propiedades químicas y geométricas, pasando por su fabricación) se haya digitalizado.

Gracias a su enfoque totalmente digitalizado y a sus 10 años de experiencia en esta tecnología, Moderna es su principal representante. Además de su vacuna Covid 19, la cartera de proyectos de Moderna contiene varios programas en fase de pruebas clínicas o preclínicas, como otras vacunas profilácticas (tipo gripe) o vacunas contra el cáncer. Para acompañar su crecimiento, Moderna dispone de capacidades de producción en Massachusetts, totalmente digitalizadas y dirigidas por el antiguo responsable de fabricación de Novartis. El camino que queda por recorrer será, no obstante, largo y lleno de obstáculos. Asimismo, aunque el ARN mensajero ofrece numerosas ventajas (como ser una terapia capaz de programarse, es decir, de seguir una secuencia), su potencial uso terapéutico se ve limitado por la duración de su efecto (para que el ARN mensajero dé lugar a un fármaco debe generar proteínas y este efecto puede durar poco tiempo). De hecho, la reacción del sistema inmunitario a la inserción del ARN mensajero en una célula no siempre es la deseada por los investigadores que trabajan en estas áreas y  el modo de entrega y modificación genética producida por el ARN mensajero son las nanopartículas lipídicas (que tienen la ventaja de no ser tóxicas (a diferencia de otros enfoques), pero también el inconveniente de que las facultades de transporte del gen transformador son menos eficaces que otras tecnologías de transporte (como las basadas en virus).

Brice Prunas, gestor de renta variable en Oddo BHF AM