Las grandes farmacéuticas aceleran la carrera por los fármacos descubiertos con IA

El descubrimiento de Matthias Steger del EA-2353 —fármaco para la retinosis pigmentaria, una enfermedad ocular degenerativa poco frecuente— comenzó con muy poca tecnología: lápiz y papel.

Químico farmacéutico de formación, durante casi una década, Steger anotó estructuras químicas que los investigadores habían descubierto que influían en las células madre y progenitoras, que son las que en el tejido dañado pueden regenerarse. Pero para llegar a un fármaco candidato, Steger —que pasó 10 años en Roche descubriendo fármacos y desempeñando otras funciones antes de convertirse en empresario— debía encontrar en las estructuras químicas el patrón. Algo que llevaría años y mucho dinero en pruebas de laboratorio, aunque, inclusive entonces, muchas cosas quedarían al azar.     

“Descubrir una nueva molécula es como encontrar una aguja en un pajar. Incluso para un químico entrenado, hay hipótesis significativas”, señala a SWI swissinfo.ch Steger. Para sacar un nuevo medicamento al mercado, hacen falta de media unos 2.500 millones de dólares (2.300 millones de francos suizos) y se tarda una década.   

Con la esperanza de acelerar el proceso, Steger envió las estructuras químicas a Gisbert Schneider, un antiguo colega de Roche que en la actualidad enseña diseño de fármacos asistido por ordenador en la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (ETH). Schneider utilizó sus modelos de IA para —basándose en los patrones de las estructuras químicas— identificar moléculas con la actividad biológica deseada. Durante varios años, Steger y sus colegas probaron y sintetizaron las moléculas para generar dos fármacos candidatos. Uno de ellos, el EA-2353, está en fase inicial de ensayos clínicos.

“No estoy seguro de que hubiéramos sido capaces de encontrar el candidato a fármaco sin la IA”, afirma Steger, quien, para seguir desarrollando los dos candidatos a fármaco, en 2016 fundó con Schneider la empresa emergente Endogena, con oficinas en Zúrich y San Francisco. “Los algoritmos pueden ver patrones que no son visibles al ojo humano”, dice.

La inversión en IA se ha visto impulsada por su potencial para descubrir nuevos candidatos a fármacos en una fracción del tiempo y del coste de los enfoques tradicionales. En la última década, se han invertido más de 18.000 millones de dólares en unas 200 empresas biotecnológicas y de nueva creación “AI-first”, es decir, aquellas en las que la IA es fundamental para su flujo de trabajo de descubrimiento de fármacos, según un estudio del Boston Consulting Group publicado el año pasado.

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