La inteligencia artificial, la capacidad de cálculo masivo y el uso inteligente de los datos están cambiando la forma de investigar, fabricar y probar nuevos medicamentos, en una industria acostumbrada a ciclos largos, costosos y con alta tasa de fracaso.

Desarrollar un fármaco ha sido tradicionalmente una carrera de fondo: entre 10 y 15 años de trabajo y una inversión que puede superar los 2.000 millones de dólares. Ahora, la combinación de inteligencia artificial, supercomputación y análisis de grandes volúmenes de datos clínicos, genómicos y proteómicos promete acortar esos plazos y aumentar las probabilidades de éxito.

Así lo pusieron de manifiesto representantes de Fujitsu, HM Hospitales, Leti Pharma y Lilly en un encuentro organizado por DISRUPTORES EL ESPAÑOL, donde se analizó el impacto de estas tecnologías en toda la cadena de valor del medicamento.

De digitalizar procesos a tomar decisiones

Las nuevas herramientas ya no se limitan a automatizar tareas. Según Lluís Florido, CIO de Leti Pharma, la tecnología se ha convertido en un apoyo para la toma de decisiones. En su compañía, la IA permite realizar estudios clínicos hasta cuatro veces más rápido, seleccionar mejor a los pacientes y, gracias a los gemelos digitales y los datos sintéticos, reducir el número de participantes necesarios en los ensayos.

En Lilly, la apuesta va un paso más allá. Jorge Peiró, director sénior de Química en el centro de I+D de la compañía en España, explicó que ya trabajan con laboratorios agénticos, en los que los investigadores debaten con agentes de IA el diseño de cada experimento. Los resultados obtenidos sirven después para entrenar a esos agentes y mejorar los siguientes diseños. La farmacéutica, además, ha cerrado un acuerdo con Nvidia para construir su propio supercomputador.

Los datos, la base de todo

Detrás de cada avance están los datos. Carlos Alberto Castaño Moraga, Head of Global CoE Data Intelligence de Fujitsu, destacó que la industria farmacéutica es cada vez más conectada: los datos permiten que investigación, producción, logística y farmacovigilancia trabajen de forma coordinada.

Para aprovechar su valor, insistió, los espacios de datos sanitarios deben ser interoperables, lo que exige estandarización, anonimización y un acceso seguro.

Ese mismo conocimiento también mejora la práctica asistencial. César Muñoz Sánchez, director científico de la Fundación de Investigación HM Hospitales, señaló que los datos ayudan a reducir tiempos y a disminuir la incertidumbre de los profesionales a la hora de decidir el tratamiento de cada paciente. Eso sí, recordó que el cumplimiento normativo, aunque a veces resulte complejo, es la garantía de protección imprescindible. Una idea que compartió Florido: la velocidad no puede estar reñida con el rigor científico.

La computación cuántica, el siguiente salto

Tras la supercomputación, la próxima gran palanca será la computación cuántica, que permitirá simular moléculas con una precisión inalcanzable para los ordenadores actuales. Desde Lilly lo resumieron así: si la supercomputación aporta velocidad, la cuántica aportará capacidad. Para aprovecharla, será clave contar con datos de calidad y bien curados.

Fujitsu ya explora este terreno con QIMERA, una solución basada en algoritmos de inspiración cuántica capaz de analizar espacios químicos de billones de compuestos y priorizar las moléculas más prometedoras antes de pasar al laboratorio.

Hacia una medicina más preventiva

Los expertos coincidieron en el horizonte: medicamentos más seguros, de mayor calidad y en menos tiempo, una atención sanitaria más preventiva y una personalización que vaya más allá del fármaco e incluya hábitos y estilo de vida.

La tecnología ya no es un complemento en la investigación farmacéutica, sino una pieza central. Ahora el reto será integrarla con seguridad, calidad del dato y garantías regulatorias para que sus beneficios lleguen cuanto antes a los pacientes.