La tecnología está cambiando la forma en que las empresas farmacéuticas descubren y desarrollan nuevos medicamentos. Para Matt Studney, quien se unió a Merck como ingeniero químico, la tecnología cambió el curso de su carrera. En 2017, el gigante farmacéutico fue uno de los varios negocios de salud que sufrieron un ciberataque. Studney fue encargado de liderar la recuperación de la compañía.
Studney dijo que la experiencia le dio una visión profunda de la pila tecnológica de Merck. Ahora, como vicepresidente de tecnología de la información de Merck Research Labs, sus responsabilidades incluyen identificar e implementar nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, que apoyan la investigación de medicamentos de la empresa. Es un gran cambio desde su trabajo inicial en Merck hace más de 20 años.
“Lo que estaba haciendo y bajo el capó en un laboratorio, ahora podemos hacerlo a escalas mucho más grandes y producir esos datos y analizar esos datos sin que yo tenga que hacerlo yo mismo como individuo”, dijo Studney en una entrevista reciente. “La experimentación de alto rendimiento crea muchos más datos que sería muy difícil para una persona procesar a la velocidad a la que podemos hacerlo hoy”.
Las herramientas de inteligencia artificial que utiliza Merck son una mezcla de tecnologías desarrolladas internamente y externamente. A partir de esa base, Merck personaliza estas herramientas a sus necesidades, dijo Studney. Merck adopta un enfoque estratégico para invertir en inteligencia artificial. A veces es una pequeña inversión para ver cómo algo podría funcionar dentro de la empresa. Si la tecnología indica que podría tener un impacto positivo en la investigación de medicamentos, Merck puede construir un producto mínimo viable para introducirlo en su flujo de trabajo.
“Se hacen muchas afirmaciones sobre lo que la IA puede hacer, como si fuera un botón mágico, pero realmente no lo es”, dijo Studney. “Realmente tienes que ser muy enfocado y selectivo e invertir donde pueda tener un impacto real”.
En la investigación de medicamentos, Merck utiliza la IA para identificar mejores objetivos o identificar objetivos que es poco probable que funcionen. La tecnología de IA también ayuda a la empresa a construir la composición química de un posible medicamento más rápido y hacerlo con propiedades deseables para un medicamento, dijo Studney. Merck puede crear modelos de aprendizaje profundo que ayudarán a los científicos a comprender si deben o no perseguir una determinada estructura de medicamento. Por ejemplo, el análisis puede indicar que la molécula tendrá una interacción con otros medicamentos. Ese análisis acorta el tiempo para llegar a moléculas de mejor calidad.
“Podemos aprovechar las tecnologías de imagen y predicciones para identificar cosas antes y luego, en algunos casos, cancelar proyectos más rápido y luego seguir adelante, invertir en otro lugar”, dijo Studney.
Además de tratar de mejorar la probabilidad de éxito en el descubrimiento de medicamentos, Merck también está utilizando la IA para mejorar la eficiencia y reducir el tiempo que lleva mover un medicamento a través del ciclo de desarrollo. La eficiencia debe realizarse en todo el flujo de trabajo, de lo contrario puede crear cuellos de botella en otras áreas, dijo Studney.
Una de las cosas que Merck ha aprendido es la importancia de tener sistemas completamente cerrados. Como ejemplo, Studney dijo que después de ejecutar un experimento sobre el diseño de una molécula, el resultado se devuelve al modelo de aprendizaje profundo. Saber ese resultado permitirá que el modelo entienda lo que sucedió para poder ofrecer una mejor predicción la próxima vez.
Otras aplicaciones de la IA incluyen compilar la documentación que forma la base de las presentaciones regulatorias. Una presentación a la FDA puede estar compuesta por cientos de miles de páginas. La IA ayuda a Merck a generar más rápidamente un primer borrador, acelerando el viaje hacia el documento final presentado a los reguladores, dijo Studney. Pero enfatizó que la IA no está reemplazando a los humanos.
“Siempre tenemos un ser humano en el proceso”, dijo Studney. “La IA es una herramienta para ayudar a nuestros humanos, nuestros científicos, a completar algunas de esas tareas más rápido, y luego tenemos ciclos de revisión y procesos sólidos en su lugar”.
Algunos de los datos que Merck analiza con IA provienen de años y años de pruebas clínicas de sus propios medicamentos, como el exitoso tratamiento contra el cáncer Keytruda. Los datos de ensayos clínicos son el estándar de oro para comprender una terapia en el tratamiento de pacientes, dijo Studney. Analizar datos de respondedores completos, respondedores parciales y no respondedores puede ayudar a Merck a comprender qué medicamento o combinación de medicamentos podría tener un mejor impacto, explicó.
Para todas estas inversiones en IA, debe haber un caso empresarial, dijo Studney. Más allá del costo de adquisición e implementación de una nueva tecnología, Merck mira el impacto de la tecnología. Reducir el tiempo del ciclo y crear eficiencias laborales tiene el efecto de reducir los costos para la empresa. La capacidad de generar documentación más rápidamente para una presentación regulatoria también conduce a eficiencias.
“Hay mucho valor en eso, especialmente cuando se mira hacia el final de un ensayo clínico, y si tiene éxito la velocidad a la que puede luego buscar solicitudes de nuevos medicamentos o licencias biológicas”, dijo Studney.