"Hay miles de enfermedades, pero sólo se aprueban 50 fármacos al año”, esta frase de Javier Terriente, vicepresidente y coordinador del grupo de trabajo de Drug Discovery de AseBio, pone de relevancia el campo de actuación en el que están llamadas a actuar las nuevas tecnologías en el desarrollo de nuevos medicamentos. Sin embargo, encontrar el camino para el descubrimiento de estos nuevos compuestos, la detección de problemas, así como de las oportunidades, sigue siendo complejo. Aportar una luz y una guía es el objetivo del nuevo documento presentado por la Asociación Española de Bioempresas (AseBio), ‘Las nuevas tech en el proceso de Drug Discovery’, que ha sido desarrollado a través de este grupo de trabajo.
“El uso de inteligencia artificial está demostrando un incremento notable en la productividad farmacéutica. Este cambio de paradigma pronto se traducirá en más fármacos aprobados y, por lo tanto, el acceso a nuevos tratamientos para pacientes necesitados", asegura Terriente, fundado también de de ZeClinics y ZeCardio Therapeutics.
Los nuevos fármacos juegan un papel fundamental a la hora de ofrecer soluciones a enfermedades de todo tipo, pero especialmente a aquellas que no cuentan con opciones terapéuticas como las cerca de 7.000 enfermedades raras identificadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS).
Esta cuestión se abordará en la próxima edición de Biospain, organizado por AseBio, con la colaboración de Biocat, el Ayuntamiento de Barcelona y la Generalitat de Cataluña, entre 26 al 28 de este mes, en Barcelona.
Según explican desde AseBio, el documento “nace con la misión de identificar las tendencias en el uso de estas herramientas digitales, así como para señalar cuáles son las barreras que, en estos momentos, dificultan su implementación”.
La adoptación de estas herramientas digitales por parte de las empresas biotecnológicas ha generado un importante impacto, como la creación de nuevos departamentos orientados a asegurar la calidad y gestión de los datos o la diversificación de los equipos de trabajo que ya no están únicamente compuestos por investigadores, sino también por informáticos. Además, la implementación de estas herramientas en las empresas ‘biotech’ supone también la modificación y estandarización de sus procesos con el objetivo de asegurar, entre otras tareas, el correcto tratamiento de los datos.
“Las herramientas digitales (incluyendo métodos de AI/Machine learning) están generando un impacto considerable en toda la cadena de valor de desarrollo de fármacos en la industria farmacéutica (I+D)”, señala Francesc Fernández Albert, Data Science Director de Almirall. “En Almirall, hemos creado un departamento de ciencia de datos en I+D con el objetivo de usar estas tecnologías en dos aspectos críticos: acelerar la toma de decisiones informadas y mejorar la capacidad de generar información clave en diferentes etapas de nuestros proyectos. Por ejemplo, al integrar grandes cantidades de datos de alta calidad, podemos identificar dianas terapéuticas de una forma más fiable.
Big Data e IA
De acuerdo con el documento, el Big Data (79%) y la inteligencia artificial (68%) son las tecnologías digitales más utilizadas. El Big Data se utiliza principalmente para analizar información de estructuras moleculares (proteínas, RNA, moléculas químicas, etc.) (53%), información transcriptómica (37%), genómica (32%) o proteómica (32%) o datos clínicos entre otros.
Gracias al uso de esta tecnología, a partir de los datos se pueden extraer conocimientos e identificar patrones y tendencias que permiten impulsar la investigación y el desarrollo de soluciones biotecnológicas innovadoras en áreas como la medicina de precisión, la terapia génica, la farmacogenómica y la biología de sistemas.
Dentro del grupo de herramientas digitales basadas en Inteligencia Artificial destacan el uso de Machine Learning (58%) y de los métodos estadísticos avanzados para el descubrimiento de nuevos fármacos (42%). En este sentido, cabe destacar que el crecimiento en el uso de la realidad virtual (21%) para el almacenamiento y visualización de datos, aunque no se emplea de forma intensiva todavía en los procesos de Drug Discovery.
Las herramientas digitales se encuentran en constante evolución y, en la actualidad, existe un amplio abanico. El Internet de las cosas (IoT) o el Computer Science, aunque son utilizados en menor medida, también se emplean en los procesos de Drug Discovery para el almacenamiento, la visualización y la certificación de datos.
Barreras actuales
Entre las barreras internas más comunes a las que se enfrentan las compañías biotecnológicas a la hora de implementar las herramientas digitales, destaca la falta de disponibilidad de perfiles profesionales que cuenten con conocimientos tanto del sector ‘biotech’ como de las propias tecnologías.
El documento pone de relieve otras barreras como los problemas de adaptación interna a los nuevos procesos y formas de trabajar, la estandarización de los datos y la elevada inversión que se requiere para la implementación de estas herramientas digitales.
Si hablamos de barreras externas, una de las más repetidas es la falta de programas de financiación que permitan implementar las nuevas herramientas digitales, además del limitado acceso que existe actualmente a bases de datos.
Cabe destacar en este punto que, en base a la normativa vigente, en muchos casos los fármacos o dianas que se identifican mediante el uso de la Inteligencia Artificial también tienen que someterse al proceso tradicional de aprobación.
Demandas
Una de las principales demandas expuestas como vía para salvar los obstáculos con los que se encuentra la implementación de las herramientas digitales en el sector biotecnológico es la promoción de nuevas carreras universitarias que integren la parte de biotecnología con conocimientos tecnológicos. Además, se requieren planes de formación complementaria con tecnología en las diferentes carreras.
El documento pone énfasis en la necesidad de programas de financiación que estén enfocados a la promoción de esta transición tecnológica. Se señalan además otras necesidades que posibilitarían la adopción de las herramientas digitales en el sector ‘biotech’ como contar con una base de datos bien estructurada y que pueda ser alimentada de forma conjunta por empresas públicas y privadas.
Por último, es necesario promover el impulso de consorcios entre empresas y centros públicos para fomentar su interacción y la implementación tecnológica, aseguran desde AseBio.
