Revista Farmabiotec Número 13

72 farmaBIOTEC #13 Lograr que un fármaco candidato llegue a la fase 1 de ensayos clínicos tras la fase preclínica es un gran logro para cualquier empresa farmacéutica o institución acadé- mica. Sin embargo, el 90% de los candidatos fracasan en las fases 1, 2, 3 y en la aprobación del fármaco. Y en esta estadística no se incluyen los numerosos fármacos que no superan la fase preclínica. Considerando también estos últimos, la tasa de fracaso supera el 90%. Este fenómeno de baja eficiencia en el desarrollo de fármacos se conoce como la Ley de Eroom. ¿Por qué fracasan el descubrimiento y el desarrollo de fármacos? En el capítulo 21 de "Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Trial Design and Application," Robert J. Beetel entre otros autores explica que la ineficiencia en el diseño y desarrollo de fármacos, especialmente en la fase de descubrimiento, pruebas preclínicas con anima- les y ensayos clínicos, es una de las principales razones por las que el descubrimiento de fármacos sigue la Ley de Eroom. Con alrededor de 1060 posibles compuestos, la mayoría de los cuales no se utilizan, el desarrollo de fár- macos ha dependido tradicionalmente de la serendipia y la experimentación. Sin embargo, tres tecnologías emergentes tienen el potencial de transformar este proceso: la inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos, el organ- on-a-chip (OOC) para pruebas sin modelos animales y los gemelos digitales para ensayos clínicos. Estas tecnolo- gías podrían cambiar la maldición del desarrollo de fárma- cos y representar una evolución plausible en la industria, alejándose de la ciencia ficción hacia una nueva norma en el descubrimiento de medicamentos. Evolución del descubrimiento de fármacos: el uso de la IA generativa El descubrimiento de fármacos es un proceso complejo que tradicionalmente ha dependido del ensayo-error, pero la inteligencia artificial (IA) está revolucionando este pano- rama. Plataformas como BioNemo de Nvidia integran diversas funciones impulsadas por la IA, como la predic- ción de estructuras de proteínas en 3D y la generación de moléculas. Empresas como Insitro, Insilico Medicine, AtomWise, Healx, Verseon y Qubit están desarrollando sus propias plataformas y bases de datos para trabajar en la producción de fármacos o asociarse con farmacéuticas, demostrando el potencial de la IA en todas las fases del desarrollo de medicamentos. Revolucionando el Desarrollo de Fármacos MUNDO Biotec Drug Development El descubrimiento y desarrollo de fármacos es un proceso largo, costoso y de alto riesgo que dura de 10 a 15 años, con un coste medio de entre 1.000 y 2.000 millones de euros para que cada nuevo medicamento sea aprobado para uso clínico. Patricia De La Madrid, Business Development & Marketing Manager en 53Biologics.