Empresas emplean modelos de inteligencia artificial para simular ensayos de fármacos
Diversas empresas emergentes de tecnología han comenzado a colaborar con farmacéuticas para realizar ensayos clínicos virtuales mediante inteligencia artificial, con el fin de anticipar la eficacia y seguridad de medicamentos experimentales antes de someterlos a costosas pruebas en personas.
Actualmente, el sector biofarmacéutico a nivel global destina aproximadamente 140,000 millones de dólares al año en estudios clínicos con humanos. No obstante, únicamente cerca del 12% de los fármacos candidatos obtiene la autorización de los reguladores sanitarios, una tasa de éxito que ha permanecido prácticamente invariable a lo largo de las décadas.
A diferencia de los protocolos tradicionales en humanos —que abarcan fases 1, 2 y 3 y pueden demorar varios años—, ciertas simulaciones con algoritmos logran completarse en un mes o menos. De acuerdo con Francisco Beca, director médico de QuantHealth, firma de simulación basada en Tel Aviv, la meta va más allá de acelerar procesos: “No deberíamos solo preguntar cómo hacer pruebas más rápido. Deberíamos preguntarnos cómo realizar menos ensayos que vayan a fracasar”, apuntó.
El interés económico en este campo se encuentra en expansión. Un informe elaborado por la consultora McKinsey reveló que el capital invertido en el descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial superó el doble en 2025 frente a 2023, situándose en 8,400 millones de dólares. Aunque la mayor parte del presupuesto se ha enfocado en el diseño de moléculas, compañías del sector farmacéutico han comenzado a experimentar con modelizaciones virtuales para evaluar proyectos antes de asignarles recursos financieros de mayor escala.
Entre los casos destacados figura BioinvestGPT, con sede en Copenhague. La plataforma, fundada por Bragi e Idonae Lovetrue, utiliza secuenciación de ADN para estructurar perfiles de pacientes virtuales con base en los criterios de elegibilidad de cada estudio. Bragi Lovetrue detalló que a través de este método: “Podemos identificar la razón por la que un medicamento es eficaz y seguro, y en muchos casos, por qué no”. En julio, el sistema predijo un beneficio insignificante para el fármaco experimental del-desiran de Novartis; tras fallar su fase avanzada, la farmacéutica registró un retroceso del 11% en sus acciones, borrando 30,000 millones de dólares en valor bursátil.
Pese a estos desarrollos, representantes de la industria como Andy Plump, jefe de investigación de Takeda, y Diana Gallagher, responsable en Biogen, advierten que la herramienta no es definitiva y que los algoritmos fundamentados en datos históricos aún pueden emitir pronósticos sesgados. Asimismo, las simulaciones han presentado fallas previas, como en el caso del compuesto pelacarseno, donde omitieron variaciones genéticas clave.