Actualmente, una parte significante del capital invertido en el espacio de descubrimiento se dirige hacia la inteligencia artificial, con un enfoque particular en los procesos de descubrimiento. Esta creciente tecnología promete revolucionar cómo se identifican y optimizan los módulos biológicos. Para las empresas que operan en este ámbito, es imperativo prepararse adecuadamente para la oleada en productividad que traerá el descubrimiento impulsado por la IA.
Para manejar el aumento en el volumen del pipeline, las empresas típicamente recurren a la adopción de tecnologías avanzadas o a la expansión de su fuerza laboral para mejorar capacidades. Si bien es natural que las empresas contraten más personal, se enfrentan a dos desafíos principales: la disponibilidad limitada de profesionales capacitados y los altos costos asociados con el reclutamiento. Implementar tales soluciones ayudará a aliviar cuellos de botella, permitiendo un flujo más suave a través del pipeline.
El cronograma tradicional para que un medicamento progrese desde los ensayos clínicos de Fase 1 hasta la aprobación regulatoria abarca de 7 a 10 años. Cualquier reducción en este cronograma no solo es de inmenso valor para las empresas farmacéuticas, sino que también beneficia significativamente a los pacientes al proporcionar un acceso más temprano a nuevos tratamientos. En consecuencia, se vuelve crucial identificar de manera eficiente qué moléculas tienen más probabilidades de tener éxito en las primeras etapas de descubrimiento.
Algunos de los mayores desafíos de la industria farmacéutica incluyen:
– Costosos ensayos clínicos: los ensayos clínicos son extensos y más intensivos en recursos de lo necesario, ralentizando el desarrollo de medicamentos. La IA puede cambiar este cuello de botella acortando los ensayos y optimizando la asignación de recursos, haciendo que el desarrollo de medicamentos sea más rápido y rentable. A través de modelos predictivos sofisticados, la IA pronostica con precisión los resultados de los estudios con anticipación, racionaliza la estructura de los ensayos y facilita la ejecución sin problemas. Este salto tecnológico promete reducir drásticamente los cronogramas de desarrollo y disminuir significativamente la carga financiera de llevar medicamentos salvavidas al mercado.
– Retraso en la comercialización: la transición de moléculas desde el descubrimiento hasta el desarrollo y la aprobación comercial es un proceso multifacético desafiante que implica decenas de miles de profesionales en disciplinas clave como Regulatoria, Calidad, Clínica y Operaciones. La IA actúa como un catalizador, facilitando no solo tareas individuales, sino flujos de trabajo complejos entre estos departamentos. Al mejorar la productividad a lo largo del desarrollo mientras identifica posibles obstáculos y optimiza decisiones críticas en el camino, la IA acelera el viaje de comercialización. Esta asistencia inteligente garantiza transiciones más fluidas entre etapas, minimiza cuellos de botella y, en última instancia, lleva terapias innovadoras a los pacientes de manera más rápida.
– Ciclos de vida limitados: las empresas a menudo limitan involuntariamente el uso de un medicamento a su éxito inicial, perdiendo otras posibles aplicaciones que podrían tener un impacto profundo. La IA emerge como una poderosa herramienta para desbloquear potencial oculto, ayudando a reutilizar y reposicionar medicamentos para usos adicionales. A través del análisis avanzado de datos y el reconocimiento de patrones, la IA descubre aplicaciones terapéuticas inesperadas, ofreciendo nuevas formas de mejorar los negocios y la salud de los pacientes. Este enfoque impulsado por la IA no solo extiende la viabilidad comercial de un medicamento, sino que también maximiza su potencial para abordar necesidades médicas no satisfechas en múltiples condiciones.
La inteligencia artificial tiene el poder de transformar la industria farmacéutica, abordando desafíos clave en el desarrollo de medicamentos después de un descubrimiento. La IA agiliza ensayos clínicos costosos, acelerando el viaje desde la molécula hasta el mercado. Optimiza flujos de trabajo entre disciplinas, suavizando la transición desde el descubrimiento hasta la aprobación. Además, la IA descubre nuevas aplicaciones para medicamentos existentes, extendiendo los ciclos de vida del producto. Este cambio tecnológico no solo aumenta la eficiencia y la rentabilidad de las empresas farmacéuticas, sino que también acelera la entrega de terapias innovadoras a los pacientes. El resultado es una nueva era de avances médicos, que permite la plena realización del valor derivado del uso de la IA en el descubrimiento de medicamentos, prometiendo mejores resultados de salud en todo el mundo a través de un desarrollo de medicamentos más rápido y rentable y aplicaciones terapéuticas ampliadas.
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Dave Latshaw II, Ph.D. M.B.A., es un experto multidisciplinario con amplia experiencia en inteligencia artificial, biotecnología e innovación empresarial. Se especializa en unir estos campos para abordar desafíos complejos en investigación y desarrollo. Dave comenzó su trayectoria en biotecnología en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, donde obtuvo su Ph.D. en ingeniería química y biomolecular, estudiando enfermedades neurodegenerativas a través de biofísica computacional y aprendizaje automático.
Al graduarse, Dave se unió al Centro de Excelencia en Tecnologías Avanzadas de Johnson & Johnson como la persona más joven en liderar programas emblemáticos de IA. La tecnología de Dave fue fundamental en el compromiso de J&J de proporcionar mil millones de dosis durante la pandemia de Covid-19, permitiendo una rápida ampliación del novedoso proceso de fabricación. Reconociendo ineficiencias a mayor escala en el desarrollo de medicamentos, Dave cursó su MBA en la Escuela de Negocios Wharton, donde concibió la idea de BioPhy, una empresa de tecnología de la salud en ciencias de la vida fundada en 2020.
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