[et_pb_section fb_built=”1″ custom_padding_last_edited=”on|phone” admin_label=”Idea Accion” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” background_enable_image=”off” background_size=”initial” background_position=”bottom_left” custom_padding=”116px||97px||false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”60px||29px||false|false” top_divider_height=”700px” bottom_divider_flip=”vertical” hover_transition_duration=”600ms” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|-0.5|0|-4″ scroll_scaling=”0|50|50|100|112%|100|100″ global_colors_info=”{}” top_divider_height__hover_enabled=”on|desktop” top_divider_height__hover=”0px”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|0|0|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text disabled_on=”off|off|off” admin_label=”Texto” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_text_color=”#272727″ header_font=”||||||||” header_text_color=”#272727″ header_font_size=”56px” header_2_text_color=”#272727″ header_2_font_size=”56px” header_2_line_height=”1.1em” text_orientation=”center” max_width=”90%” max_width_tablet=”89%” max_width_phone=”100%” max_width_last_edited=”on|phone” module_alignment=”center” custom_margin=”||12px|||” custom_margin_last_edited=”off|phone” custom_padding=”||||false|false” scroll_vertical_motion=”0|0|0|100|0.3|0|-0.3″ header_font_size_tablet=”50px” header_font_size_phone=”40px” header_font_size_last_edited=”on|phone” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”40px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}” custom_margin__hover_enabled=”off|desktop”]<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
20 de diciembre, 2022<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|24|24|100|0.4|0|-0.4″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/dezzai.com\/es\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Benefits-AI-Pharmaco.png” alt=”desarrollo de f\u00e1rmacos” title_text=”desarrollo de f\u00e1rmacos” align=”center” admin_label=”Imagen” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(59,212,174,0.15)” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ border_radii=”on|8px|8px|8px|8px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”Texto” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-bold||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” text_line_height=”1.3em” header_font=”manrope-extrabold||||||||” header_text_color=”#ffffff” header_font_size=”56px” header_2_text_color=”#ffffff” text_orientation=”center” width=”89%” width_tablet=”100%” width_phone=”86%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”||8px||false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”” custom_padding_last_edited=”on|phone” scroll_vertical_motion=”0|92|92|100|0.2|0|-0.2″ text_font_size_tablet=”” text_font_size_phone=”16px” text_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Las compa\u00f1\u00edas de investigaci\u00f3n y ensayos cl\u00ednicos (CRO<\/em>) deben aplicar un enfoque proactivo e introducir m\u00e9todos y estrategias basadas en la Inteligencia Artificial que garanticen su \u00e9xito en el futuro. La IA desempe\u00f1a un papel importante en el desarrollo de f\u00e1rmacos que va desde la fase de investigaci\u00f3n y descubrimiento hasta el lanzamiento final de un nuevo medicamento al mercado. En el siguiente post analizaremos en detalle las etapas del desarrollo de f\u00e1rmacos y destacaremos los posibles retos y soluciones.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n La tecnolog\u00eda y el consumismo han sido importantes motores que han estado influyendo a la sociedad en los \u00faltimos a\u00f1os. Esto significa que las CRO <\/em>que puedan ofrecer productos y servicios de vanguardia<\/strong> a los patrocinadores de ensayos cl\u00ednicos, tendr\u00e1n una ventaja competitiva. Las empresas podr\u00e1n mantener su ventaja competitiva innovando y ofreciendo los mejores productos y servicios posibles.<\/p>\n Durante mucho tiempo, las CRO<\/em> se han encargado de seguir los protocolos especificados por los patrocinadores de los ensayos cl\u00ednicos, sin embargo, este enfoque no es suficiente para garantizar un \u00e9xito sostenible en el futuro. La inteligencia artificial desempe\u00f1ar\u00e1 un papel central<\/strong> a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de f\u00e1rmacos. Por ello a fin de mantener un progreso ininterrumpido, las CRO<\/em> deben adoptar un enfoque m\u00e1s proactivo que tenga en cuenta las necesidades \u00fanicas de los patrocinadores de ensayos cl\u00ednicos. Al mismo tiempo, tendr\u00e1n que introducir m\u00e9todos y estrategias basados en la IA. Al hacerlo, las CRO podr\u00e1n establecer ensayos, a la vez, exitosos y beneficiosos para los pacientes en cuesti\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Sabemos que el descubrimiento convencional de f\u00e1rmacos lleva entre 10 y 15 a\u00f1os y cuesta miles de millones de d\u00f3lares. A pesar de los costes que conlleva cualquier fracaso, que suelen representar el 75% de los costes totales de I+D, estos contratiempos contribuyen, no obstante, a nuestra comprensi\u00f3n del proceso de la enfermedad. Este conocimiento tiene un valor incalculable<\/strong> en la lucha contra las enfermedades. Aprovechar estos datos y convertirlos en informaci\u00f3n pr\u00e1ctica es lo que la IA aportar\u00e1 a las CROs y, por tanto, al promotor del ensayo cl\u00ednico. O como lo resumi\u00f3 Deep Pharma (Arti\ufb01cial Intelligence for Drug Discovery Landscape Overview Q1 2022).<\/p>\n La soluci\u00f3n a este problema pasa por 3 estrategias clave:<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Veamos con m\u00e1s detalle la segunda estrategia: la implantaci\u00f3n de la IA en el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n El proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos se basa en la comprensi\u00f3n de enormes cantidades de datos. Los cient\u00edficos de datos conf\u00edan en esta informaci\u00f3n para impulsar el progreso cient\u00edfico<\/strong>, pero los \u201cbig data<\/em>\u201d presentan retos especiales. Los investigadores a menudo carecen de acceso a la informaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de art\u00edculos profesionales, patentes, datos de pacientes y otros datos no estructurados que hacen referencia a su campo, de ah\u00ed que a veces se pierdan hallazgos importantes que podr\u00edan apoyar o contradecir su trabajo.<\/p>\n La IA puede explorar eficazmente grandes cantidades de datos<\/strong> para cotejarlos y compararlos constantemente, por otro lado los investigadores pueden utilizar la IA para ayudar a identificar metas a la hora de descubrir f\u00e1rmacos, dise\u00f1ar nuevos medicamentos y reutilizar f\u00e1rmacos antiguos.<\/p>\n Hemos observado muchas mejoras en los \u00faltimos 5 a\u00f1os en relaci\u00f3n con la IA, en particular su aplicaci\u00f3n durante el desarrollo de f\u00e1rmacos. Los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os probablemente determinen el futuro de las CRO<\/em> y los patrocinadores de ensayos, en funci\u00f3n de c\u00f3mo implementen la IA en la cadena de valor.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Existen 8 fases<\/strong> que un medicamento debe superar para comercializarse con \u00e9xito (Koshechkin, K.A.; Lebedev, G.S.; Fartushnyi, E.N.; Orlov, Y.L). Vamos a centrarnos en la fase inicial de investigaci\u00f3n y desarrollo.<\/p>\n El objetivo de la I+D es el desarrollo de nuevas mol\u00e9culas y la identificaci\u00f3n de nuevas metas biol\u00f3gicas<\/strong>. El ciclo de vida de un producto farmac\u00e9utico comienza con una rigurosa labor de investigaci\u00f3n y desarrollo. La primera etapa consiste en buscar la composici\u00f3n de un medicamento, en la mayor\u00eda de los casos mol\u00e9culas, y determinar su actividad biol\u00f3gica a partir de las propiedades de sus componentes. Incluye tambi\u00e9n la identificaci\u00f3n de posibles metas farmacol\u00f3gicas; se trata de estructuras moleculares cuya actividad est\u00e1 asociada a una enfermedad. Todo ello conduce al an\u00e1lisis de datos de muestras de pacientes, la predicci\u00f3n de propiedades farmacol\u00f3gicas y la simplificaci\u00f3n del dise\u00f1o de prote\u00ednas. Otro foco de investigaci\u00f3n son las nuevas tecnolog\u00edas de producci\u00f3n futura.<\/p>\n La fase de descubrimiento suele ser una de las m\u00e1s costosas y largas a la hora de lanzar un nuevo medicamento al mercado pues puede llevar hasta 5 o 6 a\u00f1os. El resultado es que, aunque cueste m\u00e1s desarrollar nuevos f\u00e1rmacos, se comercializan menos. Por otro lado el enfoque tradicional del dise\u00f1o de f\u00e1rmacos implica laboriosos procesos manuales en los que el investigador lleva a cabo una serie de experimentos. No obstante, la IA puede mejorar y agilizar este proceso<\/strong> y no s\u00f3lo se\u00f1alar el camino hacia nuevos f\u00e1rmacos, sino tambi\u00e9n reducir el coste y el tiempo de esta fase.<\/p>\n <\/p>\n La aplicaci\u00f3n de la IA a esta fase implica el cribado de compuestos farmacol\u00f3gicos y la determinaci\u00f3n de metas biol\u00f3gicas adecuadas. Las fuentes de este trabajo son art\u00edculos cient\u00edficos estructurados y, en la mayor\u00eda de los casos, no estructurados, y repositorios de datos sobre genes, f\u00e1rmacos, enfermedades y otras entidades biol\u00f3gicas y qu\u00edmicas. Est\u00e1 en constante crecimiento<\/strong>, y es demasiado grande para que los humanos lo puedan procesar sin la ayuda adecuada. La b\u00fasqueda de nuevos f\u00e1rmacos basada en el aprendizaje autom\u00e1tico conduce a una disminuci\u00f3n de las combinaciones de f\u00e1rmacos que difieren significativamente de los m\u00e9todos existentes, y a una disminuci\u00f3n de la diversidad de sustancias candidatas.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Alrededor del 50% de los casos de uso<\/strong> de la IA en el desarrollo de f\u00e1rmacos se refieren al descubrimiento de nuevas mol\u00e9culas o a la identificaci\u00f3n de metas. El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP<\/em>) puede mejorar dr\u00e1sticamente el an\u00e1lisis de una amplia gama de contenidos y ofrecer apoyo en la toma de decisiones con la ayuda de pr\u00e1cticas inteligentes de recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n. El objetivo es descubrir relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos<\/strong>, en esencia es similar a deconstruir estos conjuntos de datos y revelar nuevas estructuras y relaciones. Estas tareas pueden llevarse a cabo con un conjunto diverso de herramientas de IA y ML<\/em>.<\/p>\n 1.Redes neuronales convolucionales (CNN):<\/strong><\/p>\n Las CNN<\/em> son muy adecuadas para analizar e interpretar im\u00e1genes m\u00e9dicas<\/strong>. Pueden utilizarse para identificar patrones y caracter\u00edsticas en las im\u00e1genes, lo que ayuda a la hora de informar sobre el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n \u00a02. Redes neuronales recurrentes (RNN)<\/strong><\/p>\n Las RNN<\/em> analizan e interpretan datos secuenciales, como secuencias gen\u00e9ticas o historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas<\/strong>. Pueden utilizarse para identificar patrones y relaciones en estos datos, lo que ayuda a fundamentar el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n 3. Redes Generativas Adversariales (GAN)<\/strong><\/p>\n Los GAN<\/em> pueden utilizarse para generar nuevos datos<\/strong>, como modelos virtuales en 3D de posibles mol\u00e9culas de f\u00e1rmacos. Se pueden entrenar en grandes conjuntos de datos de mol\u00e9culas de f\u00e1rmacos existentes y, a continuaci\u00f3n, utilizarse para generar nuevas mol\u00e9culas que ser\u00edan probadas y optimizadas utilizando otros algoritmos de aprendizaje profundo.<\/p>\n 4. Aprendizaje por refuerzo (RL)<\/strong><\/p>\n La RL<\/em> puede utilizarse para optimizar el dise\u00f1o de nuevas mol\u00e9culas farmacol\u00f3gicas<\/strong>. Estos algoritmos se entrenan con conjuntos de datos de f\u00e1rmacos conocidos y sus efectos, y luego se utilizan para hacer predicciones sobre los efectos potenciales de los nuevos f\u00e1rmacos candidatos. Esto ayudar\u00e1 a priorizar los candidatos que deben seguir prob\u00e1ndose.<\/p>\n Otros enfoques incluir\u00edan las redes neuronales deconvolucionales (DNN)<\/em>, los transformadores pre-entrenados, los an\u00e1lisis basados en diccionarios, los modelos de aprendizaje estad\u00edstico supervisado como las redes de gran memoria de corto plazo (LSTM<\/em>), las m\u00e1quinas de vectores de soporte (SVM<\/em>) y los bosques aleatorios (RF<\/em>), por citar algunos.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Cuando se trata de proporcionar aplicaciones de IA para el desarrollo de f\u00e1rmacos, hay ciertas \u00e1reas que hay que destacar, \u00a0entre ellas:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Echa un vistazo a las soluciones de LifeScience<\/a> que podemos ofrecerte para mejorar la toma de decisiones.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” border_width_top=”1px” border_color_top=”#dddddd” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_post_nav in_same_term=”off” prev_text=”Anterior” next_text=”Siguiente” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” title_font=”manrope-extrabold-fx||||||||” title_text_color=”#272727″ title_font_size=”16px” custom_margin=”||||false|false” 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La aplicaci\u00f3n de la IA en el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos<\/h2>\n
Etapas del desarrollo de un medicamento: I+D<\/h2>\n
Herramientas de IA y ML<\/h2>\n
Conclusi\u00f3n<\/h2>\n
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Estamos aqu\u00ed<\/span> para ayudarte<\/h2>\n