La IA apunta a reducir el tiempo de investigación de un fármaco un 40%

La industria farmacéutica impulsó más de 770 ensayos  clínicos en España en 2022, según el Registro Español de Estudios Clínicos (REEC) de la Agencia  Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS)1; y casi 1 de cada 10 de estos  fueron llevados a cabo por Sanofi. Concretamente, 72 estudios clínicos de fases I, II y III,  en los cuales participaron 800 pacientes nacionales y se involucraron 325 centros sanitarios españoles. Todo ello, con el fin de apoyar el desarrollo clínico de 40 de las 78 líneas de investigación que actualmente conforman el portafolio de I+D de Sanofi.

A tal efecto, la compañía está haciendo un gran esfuerzo. El año pasado se destinaron casi 50  millones de euros (49,4M €) en ensayos clínicos; siendo la inversión acumulada en  investigación y desarrollo de los últimos cinco años de 206 millones.

Estos datos no sólo ponen de manifiesto la apuesta de Sanofi por la I+D en nuestro país,  sino también el rol estratégico que España ha adquirido en este ámbito. Tanto es así, que el año pasado fue el estado europeo en el que la compañía llevó a cabo más ensayos clínicos. Además, la mitad de esta actividad se centró en las fases más tempranas del desarrollo clínico (I  y II). 

"Un claro ejemplo de compromiso"

“Los ensayos clínicos fase I y II son un claro ejemplo del compromiso en investigar moléculas innovadoras para cubrir necesidades médicas todavía no resueltas a día de hoy. Son más  complejos, requieren mayores inversiones y presentan más riesgo de fracaso; pero nuestra  aspiración es crear un portafolio con medicamentos first o best in class, es decir, primeros o  mejores en su clase", explica Bibiana Figueres ,responsable de la Unidad de Estudios Clínicos (CSU) en Iberia. 

"Por ejemplo, estamos llevando a cabo el desarrollo de una nano-molécula y  una nueva terápia génica que podrían suponer un cambio de paradigma para el paciente o incluso la curación de enfermedades que actualmente no disponen de alternativas terapéuticas”, añade. 

El equipo de estudios clínicos de Sanofi España está centrado en patologías inmuno inflamatorias, neurodegenerativas, oncológicas y oncohematológicas, además de trastornos  minoritarios y discrasias sanguíneas. Incorpora en su estrategia tanto la visión y conocimiento  de investigadores y centros sanitarios estatales de referencia internacional, como las  necesidades de los pacientes. Todo ello utilizando los procesos y las tecnologías más  innovadoras. 

En este sentido, para dar forma a la I+D y, en consecuencia, a los ensayos clínicos, la compañía  está aplicando la inteligencia artificial (IA). Para ello, cuenta con un grupo de personas que  trabaja de forma simultánea desde los tres Global Innovation Center de Sanofi ubicados en  Barcelona, Toronto (Canadá) y Cambridge (Estados Unidos): el equipo de Ciencias  Computacionales y Análisis de Datos del departamento de Digital R&D.

La IA, en pro de la eficacia y seguridad

Este grupo -formado por casi 25 científicos de datos y biólogos y científicos computacionales-,  utiliza métodos de inteligencia artificial y análisis de datos para optimizar todo el proceso de I+D e intentar acelerar el descubrimiento científico. Su propósito final es acortar el ciclo de  investigación de un medicamento en un 40 por ciento (de los aproximadamente 10 años actuales a  seis) y, para ello, trabajan en base a tres objetivos.

El primero, reducir entre un 20 y un 30 por ciento el tiempo dedicado a identificar una diana  terapéutica. Para este fin, combinan la inteligencia artificial, la imagen de microscopio y datos  genéticos para entender mejor las células que están involucradas en una enfermedad y los genes  que son potenciales blancos moleculares; lo que permite comprender mejor el mecanismo que  gobierna las enfermedades en determinados grupos de pacientes y acelerar el desarrollo de fármacos.

La segunda meta es rebajar el número de experimentos necesarios para desarrollar un  nuevo medicamento en un 40 por ciento. Para ello, desarrollan técnicas y algoritmos de IA que  permiten analizar las características de las dianas terapéuticas identificadas y las propiedades  deseadas de la molécula para determinar las entidades moleculares a estudiar en laboratorio.  Se trata de investigar más rápido los tratamientos y de desarrollar terapias mejores: por  ejemplo, prediciendo cómo los anticuerpos y los antígenos se mantienen unidos o persiguiendo  que un medicamento pueda administrarse de forma mensual en lugar de semanal.

Tercera ambición: aumentar I+D

La tercera ambición es la de aumentar la probabilidad de éxito de los proyectos de I+D  mejorando la eficacia y seguridad de los ensayos clínicos. Ya sea identificando el perfil de  paciente ideal para un tratamiento y su ensayo clínico correspondiente, anticipando la aparición  de efectos adversos para mejorar la seguridad de las personas afectadas por una patología o  analizando la viabilidad y probabilidades de éxito del propio ensayo.  

“Utilizamos inteligencia artificial y data science en todo el proceso de I+D para contribuir a identificar dianas terapéuticas desconocidas y a encontrar nuevas moléculas para tratamientos inéditos y/o nuevas indicaciones para el portafolio de medicamentos ya existentes. También para ayudar a reducir posibles efectos adversos. Abarcamos desde la investigación básica para identificar la raíz de una  patología a la puesta en marcha de ensayos clínicos, pasando por el desarrollo de moléculas y fases pre clínicas de laboratorio”, sentencia Albert Pla Planas, responsable de nuevas tecnologías en el equipo de Ciencias Computacionales y Análisis de  Datos del departamento de Digital R&D.