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ace unas semanas, la farmacéutica Insilico Medicine anunció el inicio un ensayo del primer medicamento desrrollado por inteligencia artificial. El prototipo, llamado INS018_055, busca tratar la fibrosis pulmonar idiopática (FPI), una enfermedad crónica que afecta los pulmones. El uso de esta tecnología en la industria farmacéutica crece de manera exponencial, y como en otras áreas de la actividad genera alarma por sus implicancias, éticas y legales. Ante esto, esta semana la Agencia Europea de Medicamentos (EMA, por sus siglas en inglés) hizo público el primer borrador de un documento sobre el uso de la inteligencia artificial en el desarrollo y regulación de tratamientos de uso humano y veterinarios. A lo largo del documento, publicado en la página web de varias agencias reguladoras del viejo continente y que en este momento se encuentra en el trámite de consulta pública, se reflexiona sobre la repercusión que podrían tener tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático en cualquier etapa del ciclo de vida de un medicamento, desde su descubrimiento, hasta el momento posterior a su autorización. Esta iniciativa forma parte de la acción conjunta del Big Data Steering Group (BDSG) de la Red de Jefes de Agencias de Medicamentos (HMA, en inglés) y la EMA. Además, en el desarrollo de este documento han participado el Comité de Medicamentos de Uso Humano (CHMP) y el Comité de Medicamentos Veterinarios (CVMP) de la EMA, en los que la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) también participa. En la Argentina, existen algunos proyectos para usar este avance en materia de salud y tratamientos.
Esta actividad abre la puerta al diálogo con desarrolladores, académicos y reguladores de medicamentos, con el fin de aplicar “todo el potencial de la inteligencia artificial y que esta se pueda emplear en beneficio de la salud de pacientes y animales”. Un ejemplo de su aplicación sería en el reemplazo y reducción del uso de modelos animales durante el desarrollo preclínico de los medicamentos. Asimismo, en los ensayos clínicos, los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar en la selección de pacientes, en función de determinadas características de la enfermedad u otros parámetros clínicos. Por otro lado, esta práctica también trae consigo desafíos, como la comprensión de los algoritmos o los posibles fallos técnicos que pudieran surgir. Por esta razón, el documento de la EMA destaca que el desarrollo de la IA en este campo debe estar permanentemente guiado por humanos y cumplir con los requisitos legales y éticos pertinentes. Hay varios ejemplos de cómo la inteligencia artificial ya está siendo utilizada con éxito en la creación de medicamentos. Por ejemplo, la empresa de biotecnología BenevolentAI ha utilizado la IA para identificar un posible tratamiento para la enfermedad de Alzheimer. Del mismo modo, DeepMind, la empresa de IA de Google, ha utilizado técnicas de aprendizaje profundo para predecir la estructura de las proteínas, lo que podría tener implicaciones significativas para el diseño de medicamentos. Estos y otros casos de estudio demuestran el potencial de la IA para transformar la creación de medicamentos. esta técnica tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos médicos y científicos en un tiempo récord, lo que permite identificar patrones, encontrar correlaciones y realizar predicciones precisas. Esto agiliza el proceso de descubrimiento de medicamentos, que históricamente ha sido largo y costoso.
La AEMPS, así como la EMA, invitan a todas las partes interesadas a “comentar el borrador de este documento, así como a identificar oportunidades y riesgos de la inteligencia artificial en el campo de los medicamentos. La consulta pública estará abierta hasta el 31 de diciembre de 2023 y el tema se seguirá tratando en un taller celebrado, conjuntamente, por HMA y la EMA, programado para los días 20 y 21 de noviembre de 2023”. Los comentarios de las partes interesadas serán analizados y se tendrán en consideración para la versión definitiva del documento. En la Argentina, un grupo de investigadores de la UBA están utilizando las redes neuronales artificiales para que una IA aprenda a identificar el inicio del Alzheimer en imágenes de resonancias magnéticas. “Nosotros usamos la IA para codificar el cerebro. Cuando se le hace una resonancia magnética al cerebro de una persona, lo que vemos son píxeles o vóxeles de colores, que son pedacitos del cerebro que se iluminan o no en función de lo que está pasando en esa zona del cerebro”, afirmó Diego Fernández Slezak, investigador del Instituto de Ciencias de la Computación UBA/CONICET. El trabajo que está haciendo Slezak, junto a colegas del Instituto de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, es el de identificar un patrón en las imágenes de resonancias magnéticas del cerebro que le permita a una inteligencia artificial identificar el Alzheimer de forma temprana.
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