El poder de la IA en la investigación preclínica

24 de enero, 2022

Los estudios preclínicos son una fase importante del proceso de desarrollo de fármacos, ya que ayudan a evaluar la seguridad y eficacia de nuevos medicamentos. El uso de la inteligencia artificial puede mejorar estos estudios al proporcionar datos más precisos y detallados.

A la hora de entender el uso de la IA en los estudios preclínicos, es importante tener en cuenta las posibles ventajas y limitaciones de la tecnología. La IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos que pueden no ser obvios para los investigadores humanos. Esto permite obtener predicciones y conclusiones más precisas. También es esencial garantizar que los algoritmos de IA se validen adecuadamente y que los datos utilizados para entrenarlos sean precisos y representativos.

También hay que considerar los aspectos éticos, como la posibilidad de prejuicios y las consecuencias de confiar demasiado en la IA para la toma de decisiones. En general, el uso de la IA en estudios preclínicos puede ser beneficioso, pero es necesario evaluarla con atención e integrarla adecuadamente en el proceso general de investigación.

La fase de descubrimiento de fármacos

Durante la fase de descubrimiento de fármacos, éstos se evalúan y se prueban mediante investigación preclínica. En este momento, el concepto de fármaco pasa a la fase de pruebas biológicas (in vivo y/o in vitro). Los estudios preclínicos consisten en probar un fármaco, un procedimiento de diagnóstico u otro tratamiento médico con animales antes de realizar los ensayos con seres humanos. Probar nuevos fármacos con animales es un proceso costoso y largo, pero se lleva a cabo para garantizar su seguridad.

El marco de las 3R (Reducir, Perfeccionar, Sustituir) ayuda a reducir los ensayos con animales centrándose en los ensayos in vivo (con modelos animales). Las alternativas a los ensayos con animales son necesarias para estudiar cómo los nuevos fármacos afectan a las enfermedades humanas. El objetivo de la investigación o ensayo preclínico es generar datos suficientes para determinar que el fármaco es seguro para proceder con los ensayos con humanos. Esto significa que una CRO (organizaciones de investigación por contrato) necesita proporcionar datos al organismo regulador para obtener la aprobación para la siguiente fase del desarrollo del fármaco. Los datos contienen información sobre la eficacia y la seguridad y se obtienen realizando estudios farmacológicos y toxicológicos. Los estudios farmacológicos se ocupan de la farmacocinética y la farmacodinámica de un fármaco, mientras que los toxicológicos se ocupan de la toxicidad, incluida la genotoxicidad.

Los retos

Uno de los retos principales de un estudio preclínico durante el desarrollo de un fármaco es la obtención de resultados fiables y reproducibles. Esto se debe a la complejidad del estudio, que implica probar el fármaco en modelos animales y observar sus efectos en diversos procesos biológicos. Puede haber variaciones en las respuestas de los distintos modelos animales, lo que dificulta una predicción precisa de los efectos del fármaco en los seres humanos.

Otro reto es garantizar la seguridad y el uso ético de los animales en el estudio. Aquí los problemas principales son el coste y el tiempo. Hay que recopilar y analizar enormes cantidades de datos científicos, ya sean textos o imágenes. También hay que descubrir de forma significativa los posibles receptores de las pruebas. Además, hay que evaluar muchos modelos de animales y muestras. Implica investigación científica y comprender el contexto normativo de cada paso, incluyendo seguridad, dosificación, eficacia, etc.

No es de extrañar que esta parte del proceso de desarrollo de fármacos no sólo se externalice a organizaciones de investigación por contrato, sino que también implique tareas de inteligencia artificial, como la automatización y el descubrimiento de relaciones.

El papel de la IA & las organizaciones de investigación por contrato (CRO)

Si observamos la situación actual, es evidente que, si los resultados de la investigación de una CRO carecen de velocidad, precisión, reducción de costes y, sobre todo, de resultados significativos, la elevada tasa de fracaso existente seguirá aumentando. Esto se traducirá en unos costes hundidos aún mayores y, lo que es más importante, en el fracaso a la hora de descubrir nuevos fármacos. La IA y sus capacidades predictivas ayudan a mejorar la amortización. Sin embargo, la IA sólo puede complementar a los humanos implicados en el proceso y proporcionar apoyo en la toma de decisiones.

La IA tiene un impacto significativo en el análisis de datos durante los estudios preclínicos. Cuando la utilizan los CROS, la IA puede ayudar a identificar patrones y tendencias en los datos de forma más rápida y precisa que el análisis manual. Sin el uso de la IA, las organizaciones de investigación clínica pueden tener dificultades para analizar los datos con precisión y eficacia, lo que podría retrasar el progreso del estudio y afectar al éxito general del proceso de desarrollo de fármacos.

Ventajas del uso de la IA en la investigación preclínica

Si una organización de investigación por contrato (CRO) recurre a la IA durante un estudio preclínico, los beneficios pueden ser muy significativos. Algunas de las ventajas potenciales del uso de la IA en este contexto pueden ser:

1. Mayor eficiencia y productividad

Hay muchas tareas que los algoritmos de IA pueden automatizar para mejorar la eficiencia y la productividad de las empresas. Una de ellas es el análisis de datos, que puede acelerar el proceso del estudio preclínico y permitir a las CRO gestionar más estudios en menos tiempo.

2. Mayor exactitud y precisión

Los algoritmos de IA se pueden entrenar para identificar patrones y tendencias en los datos que pueden no ser obvios para los analistas humanos. Esto puede traducirse en la obtención de resultados más exactos y precisos del estudio preclínico.

3. Mejor toma de decisiones

Las organizaciones de investigación por contrato se beneficiarán enormemente de la información y las recomendaciones que proporciona la IA a partir de los datos recopilados durante el estudio preclínico. Este análisis conducirá a decisiones informadas sobre el diseño y los resultados del estudio.

4. Gestión y análisis de datos mejorados

Mediante el uso de algoritmos de IA para gestionar, organizar y analizar grandes cantidades de datos generados durante un estudio preclínico, es más fácil para las CRO supervisar el progreso del estudio e identificar posibles problemas.

Conclusión

La IA es una herramienta poderosa para los estudios preclínicos, ya que permite automatizar la recopilación, el análisis y la simulación de datos; la identificación y selección de modelos animales; y la supervisión y el control de las condiciones de estudio. La capacidad de la IA para identificar patrones y tendencias, predecir resultados y optimizar el diseño y la precisión de los estudios es un recurso muy valioso para la investigación preclínica.

Otro aspecto clave del proceso de desarrollo de fármacos es la redacción médica. Es necesaria para comunicarse tanto con la comunidad investigadora como con los organismos reguladores. La IA es una herramienta excelente que resulta ser muy útil para los redactores médicos y favorece el control de calidad durante el proceso de desarrollo de fármacos. Se trata de proporcionar datos numéricos directamente al redactor mediante bases de datos. También permite la búsqueda semántica y el resumen, así como el apoyo a un estilo de redacción médica ajustado. Descubre más información sobre este tema en uno de nuestros próximos artículos.

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