La revista «Nature Communications» ha publicado un estudio de la Universidad de California-San Diego en el que los investigadores han logrado desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que, a su vez, ha propuesto 32 posibles fármacos nuevos para tratar el cáncer. Un resultado realmente prometedor para la investigación farmacéutica. Si echamos la vista atrás tan solo cuatro años nos encontraremos un artículo de este mismo periódico titulado «La inteligencia artificial que revolucionará la industria farmacéutica» y no estaban desencaminados.
En él decían que «AlphaFold ha demostrado un rendimiento que, según los datos publicados y a la espera del artículo científico detallado, parece tener una precisión comparable con los métodos más punteros para caracterizar proteínas». Aquel 3 de diciembre de 2020, la sociedad empezó a prestar atención al potencial que la IA tenía para cambiar la investigación sanitaria y, desde entonces, son decenas los éxitos cosechados por distintos proyectos de investigación. No está directamente relacionado con aquel éxito de AlphaFold, pero no se queda atrás. Este equipo de investigadores liderado por Trey Ideker, es el último ejemplo.
Y es que diseñar un nuevo fármaco no es fácil. Desde la pandemia, la población descubrió lo complejo que resulta pasar los ensayos clínicos necesarios para que un fármaco sea aprobado. Debe demostrar su seguridad con animales y, posteriormente, en personas. Una vez probado esto, es hora de valorar su eficacia, tanto en condiciones más ideales como en un grupo grande de personas que represente la variabilidad esperable en la población general.
No obstante, hay un paso previo que suele ser especialmente complejo: elegir qué molécula vamos a probar, y no podemos estar seguros de haber elegido la correcta. Y es que, un paso en falso podría comprometernos a estudiar la molécula incorrecta durante todos los años que duren los ensayos clínicos, con lo que eso supone.
