IA Parte X -Máquinas que 'olfatean' nuevos fármacos

Enseñar a las máquinas a pensar para que sean capaces de analizar no miles, sino millones de datos que a su vez conectan entre sí de tal forma que sea la propia tecnología la que rastree y descubra nuevas indicaciones de medicinas ya comercializadas; incluso revolucionarias dianas a partir de las cuales los laboratorios pueden empezar a desarrollar fármacos inéditos. Así se abre hueco la inteligencia artificial (IA) en la industria farmacéutica.
Computadores que manejan grandes volúmenes de información: de tipo biológico, médico, literatura científica; fármacos con sus indicaciones, interacciones, efectos adversos... A partir de este enorme arsenal, "la inteligencia artificial es capaz de analizar, procesar y extraer conclusiones brillantes muy rápidamente", argumenta Humberto Bustince, especialista en IA y ciencia de datos, catedrático del departamento de Automática y Computación de la Universidad Pública de Navarra y profesor honorario de la Universidad de Nottingham (Reino Unido). Con los algoritmos adecuados, agrega,"también puede buscar nuevas moléculas como posibles candidatas para tratar una enfermedad concreta".

Como argumenta este experto, "no hay persona ni grupo de gente capaz de abordar, por ejemplo, los historiales médicos de pacientes con cáncer de colon en toda Europa". Sin embargo, la inteligencia artificial sí lo hace y de hecho "ayuda a caracterizar y clasificar los candidatos ideales para probar un fármaco experimental determinado, lo que acorta significativamente su proceso de fabricación. Es un paso de gigantes", arguye Bustince.
De esta manera, el tiempo dedicado al desarrollo preclínico de los medicamentos se reduce en un 75% y el coste también. Así lo señala Andrew Hopkins, director ejecutivo de Exscientia, una empresa británica que trabaja con inteligencia artificial y que desde 2017 colabora con la farmacéutica GSK con el fin de encontrar posibles vías de tratamiento para diferentes enfermedades.

'Superpoderes' al servicio de las farmacéuticas

Este tipo de compañías se conocen como biotecnológicas digitales. Exscientia no es la única. Hay otras: Benevolent, Berg, Numerate o Atomwise. También en España: Anaxomics Biotech. Casi todos sus clientes son farmacéuticas, investigadores clínicos y académicos. Con el poder de sus superordenadores pueden ayudar a seleccionar los participantes más adecuados para un ensayo clínico específico, logran explicar mecanismos de acción por los que algunos fármacos funcionan -y no se sabía muy bien por qué-, descubren nuevas indicaciones para medicaciones ya comercializadas y son capaces de señalar moléculas con altas probabilidades de convertirse en un medicamento útil.
En este camino lleva andando desde hace 10 años la compañía española biotecnológica Anaxomics. Durante este tiempo, señala Mireia Coma, bioquímica e investigadora principal, "hemos descubierto varias combinaciones de medicamentos ya existentes que pueden ser usados conjuntamente contra enfermedades diferentes de aquellas para las que habían sido desarrollados. Por ejemplo, descubrimos una nueva combinación terapéutica que actúa como neuroprotectora para los afectados por la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Mueren menos neuronas y también reduce la inflamación".
Resulta que uno de ellos, la alitretinoína, está indicado para la psoriasis y el acné y el segundo, pranlukast, para la rinitis alérgica. La sorpresa es que "juntos tienen un efecto positivo para ralentizar la ELA y, de hecho, comprobando sus mecanismos de acción, nos damos cuenta de que tiene sentido. Sin embargo, sin la tecnología con inteligencia artificial, no lo habríamos sospechado nunca", argumenta Coma.

Revolución farmacológica

Tomando como referencia este ejemplo, primero se recoge todo el conocimiento científico disponible sobre la enfermedad, describiendo su fisiopatología, desde los procesos celulares y tisulares implicados en la aparición y la manifestación de la enfermedad (como los fallos en el plegamiento de las proteínas o el estrés oxidativo) hasta los genes o las proteínas involucradas en la enfermedad, con todas sus conexiones. Después, se introduce en el ordenador toda esta información, dibujando así una especie de mapa vivo capaz de reproducir la fisiología humana con la ELA gracias a la ayuda de algunos modelos matemáticos.

"En esta enfermedad, el mapa final tenía 2.455 proteínas con más de 65 mil conexiones entre sí", apunta la investigadora. A partir de aquí, se introduce la información de los más de 5.400 fármacos disponibles en ese momento, incluyendo sus indicaciones, mecanismos de acción y efectos adversos. El resultado: doce prometedoras combinaciones de las 14 millones de posibilidades. Y de éstas, cuatro se probaron en cultivos derivados de animales y dos quedaron finalistas (alitretinoína con pranlukast y alitretinoína con mefloquina), a la espera de la validación en modelos más avanzados de la enfermedad o en pacientes.
La posibilidad de crear pacientes virtuales a partir de inteligencia virtual (con información molecular general del ser humano y de la enfermedad específica) permite ir más allá del reposicionamiento de fármacos ya existentes. "Puedes hacer otras preguntas sobre las funciones de genes individuales o qué proteínas son clave para después trabajar en nuevos fármacos que actúen modulando su actividad", argumenta Simón Perera, otro de los investigadores de Anaxomics.
Cuando se llega a este punto, son las farmacéuticas las que cogen el testigo para conseguir que una molécula vista en pantalla termine finalmente en el mercado. En esta línea se encuentran otros laboratorios como Pfizer, Roche o Sanofi.

En busca de una nueva 'heparina'

Cada vez se suman más investigadores de distintas universidades y empresas farmacéuticas a la inteligencia artificial, con el objetivo de acelerar el desarrollo de nuevas esperanzas químicas para enfermedades como el Alzheimer, el cáncer y el Parkinson.
Es el caso de un proyecto en el que trabaja la Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM) junto a las universidades de Reikiavik (Islandia) y de Alicante. Su objetivo es descubrir nuevos candidatos a fármacos mediante técnicas de inteligencia artificial. Uno de sus trabajos está relacionado con la búsqueda de "moléculas con potencial anticoagulante sanguíneo, para sustituir a la heparina, que actualmente sólo puede administrarse mediante inyecciones", explica el investigador principal del grupo BIO-HPC de la UCAM, Horacio Pérez.

Con inteligencia artificial, en menos de tres meses, se extrajo un listado con 10 alternativas. Pérez lo relata así: "Se le da al ordenador una lista de anticoagulantes conocidos y él aprende las características de cada uno, recoge patrones e identifica cuáles poseen potencial anticoagulante [...] Luego se testean nuevos compuestos, los cuales no se han estudiado previamente, para comprobar si presentan patrones anteriormente caracterizados y descubrir cuáles tienen funciones anticoagulantes".
Finalmente, agrega el especialista de la UCAM, "sólo una de las sustancias predichas era más eficiente que la heparina. El problema es que la síntesis era bastante costosa, por lo que el trabajo quedó parado".

Fármacos, en menos tiempo

El fin de la inteligencia artificial en el contexto de la industria farmacéutica es encontrar una forma más rápida y económica de descubrir y desarrollar fármacos eficaces. Cabe señalar que, según un estudio de la Universidad de Tufts y la FDA, el coste de cada medicina hasta que se pone finalmente a la venta es de una media de 2.100 millones de euros y puede tardar hasta 14 años. Y "sólo entre el 10% y 15% llegan finalmente a comercializarse", puntualiza el especialista en IA Bustince.
Hoy en día, subraya este experto, en el contexto farmacéutico, la inteligencia artificial se utiliza sobre todo para seleccionar a la población más adecuada a según qué tipo de ensayo se trate. "La capacidad de esta tecnología para manejar grandes volúmenes de datos tan rápidamente va a cambiar la historia de la medicina".
En palabras del investigador de la UCAM, "su potencia de cálculo es alrededor de 1.000 veces mayor que hace 10 años". Y las posibilidades de superarse apuntan altas expectativas. Como señala Bustince, "seguro que en 15 años, lo que ahora es ciencia ficción, mañana será ciencia".

LAURA TARDÓN @Lauratardon

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