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"Salud del futuro: La IA redefine el desarrollo y distribución de fármacos"
Lic. Rocío D’Agostino
El uso de la inteligencia artificial en el desarrollo y la distribución de productos farmacéuticos ofrece beneficios que mejoran la salud global, sin embargo, también presenta riesgos y retos que deben ser gestionados.
El avance de la inteligencia artificial (IA) está remodelando múltiples sectores, y el farmacéutico no es la excepción. Desde la investigación y el desarrollo de nuevos medicamentos hasta la optimización de su distribución, la IA promete transformar el panorama de la salud global. Sin embargo, este progreso también trae consigo desafíos y riesgos que son cruciales abordar.
Para profundizar en estos temas, la Organización Mundial de la Salud publicó el documento “Beneficios y riesgos del uso de la inteligencia artificial para el desarrollo y la distribución de productos farmacéuticos” entre cuyos autores principales se destacan Sameer Pujari, científico informático y líder de IA de la institución, el Dr. Andreas Reis y el Dr. Rohit Malpani. Estos expertos compartieron con Innova Salud Digital, algunas de las ideas sobre los últimos avances, las preocupaciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la inteligencia artificial en la industria farmacéutica, plasmadas en la publicación.
Avances revolucionarios en investigación y desarrollo
Uno de los progresos más significativos en la investigación farmacéutica es el uso de sistemas como AlphaFold2. En el documento se resaltan investigaciones científicas recientes sobre cómo AlphaFold2 ha resuelto efectivamente el problema del plegamiento de proteínas, prediciendo de manera confiable la estructura tridimensional de las proteínas a partir de sus secuencias de aminoácidos. Este hito no solo facilita la biología estructural, sino también la investigación de enfermedades, permitiendo la detección y el diseño de nuevos candidatos a medicamentos que se dirigen a estructuras proteicas específicas.
Además, está transformando el descubrimiento de fármacos, tal y como explican los autores, la IA se está utilizando para identificar posibles objetivos farmacológicos y diseñar nuevos medicamentos y vacunas. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos biológicos, se pueden identificar biomarcadores y mutaciones vinculadas a enfermedades, lo que lleva a una comprensión más profunda de sus mecanismos y posibles objetivos terapéuticos. Un ejemplo destacado es el uso de IA en el tratamiento del cáncer, donde permite el desarrollo de vacunas personalizadas de ARNm (una molécula que juega un papel crucial en la síntesis de proteínas dentro de las células) para desencadenar respuestas inmunitarias específicas contra células cancerosas.
En los estudios preclínicos, los algoritmos de IA pueden predecir propiedades moleculares y toxicidad potencial, lo que podría reducir la dependencia de pruebas en animales. "Los modelos de aprendizaje automático entrenados en datos de sistemas biológicos humanos, como los organoides, están abriendo nuevos caminos en la investigación", señala Pujari.
Tratamientos a medida y equidad en el acceso
La inteligencia artificial tiene el potencial de personalizar los tratamientos, pero también plantea preocupaciones éticas significativas. En este sentido, los autores advierten que puede exacerbar las desigualdades existentes en la atención sanitaria al centrarse en áreas ricas en datos y comercialmente atractivas, descuidando enfermedades prevalentes en países de ingresos bajos y medios. Las terapias individualizadas pueden llevar a altos costos, restringiendo el acceso a unos pocos privilegiados y ampliando la brecha de equidad en la atención sanitaria.
Para mitigar estas consecuencias, es esencial una recopilación inclusiva de datos. Como sugieren los autores, “asegurar que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos diversos que representen a varias poblaciones puede evitar sesgos y recomendaciones de tratamiento desiguales”. La supervisión regulatoria y las iniciativas de accesibilidad económica, como estrategias de precios y programas de apoyo, son fundamentales para garantizar el acceso equitativo a tratamientos hechos para cada persona.
Protección de datos y privacidad
El manejo de datos de salud sensibles es otro aspecto crítico en el uso de inteligencia artificial en la industria farmacéutica. Al respecto, el documento enfatiza en que los pacientes deben proporcionar consentimiento informado cuando sus datos se utilizan para reclutamiento impulsado por IA en ensayos clínicos. De igual modo, es crucial mantener la transparencia sobre el manejo de datos y las asociaciones con terceros.
La protección de datos debe ser fuerte, especialmente cuando las empresas farmacéuticas colaboran con sistemas de salud. En este sentido, afirman que las medidas estrictas de protección de datos y técnicas de anonimización son esenciales para prevenir fugas de datos y violaciones de privacidad. Adherirse a marcos legales y regulatorios como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) y el HIPAA (Norma de confidencialidad de la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos) es indispensable.
Retos logísticos en la distribución
La inteligencia artificial desempeña un papel crucial en la superación de los desafíos logísticos que presenta la distribución de medicamentos, especialmente en países de ingresos bajos y medios. Por ejemplo, la IA permite monitorear el suministro y distribución de vacunas asegurando la cadena de frío durante el transporte para mantener su integridad y eficacia. Además, puede identificar rutas y métodos eficientes para distribuirlos en áreas desconocidas, mejorando así el acceso a estos productos vitales.
Otra de sus herramientas poderosas es el análisis predictivo, que se utiliza para prevenir la escasez. Al analizar datos sobre patrones de uso de medicamentos y prevalencia de enfermedades, se puede prever la demanda de medicamentos esenciales y gestionar proactivamente el inventario. Asimismo, es capaz de identificar anomalías en los patrones de distribución, lo que ayuda a detectar y prevenir casos de corrupción o desvíos dentro de la cadena de suministro.
Normativas éticas y confianza en la IA en la salud
La comprensión y confianza en los modelos de IA son esenciales para su aceptación y uso efectivo. La OMS, a través de la Iniciativa Global sobre IA para la Salud (GI-AI4H), se esfuerza en asegurar el despliegue responsable de estas tecnologías en entornos de salud. Sameer Pujari, científico informático, subraya que “ha desarrollado directrices éticas integrales para el uso de la IA en la salud, formuladas en colaboración con expertos en IA, éticos y profesionales de la salud”.
Para fomentar la confianza, el organismo involucra a diversas partes interesadas en el desarrollo, incluyendo gobiernos, desarrolladores, profesionales de la salud y comunidades de pacientes. “Este enfoque colaborativo asegura que los modelos de IA se adapten para satisfacer las necesidades y preocupaciones de las partes interesadas”, agrega. Por otra parte, ofrece programas de educación y capacitación para mejorar la comprensión de las tecnologías de IA entre las partes interesadas.
Innovación, inclusividad y salud pública
La inteligencia artificial debe utilizarse no solo para innovar, sino también para abordar necesidades médicas no satisfechas y mejorar la salud pública a nivel global. Promover el acceso a conjuntos de datos y algoritmos es crucial para aprovechar su potencialidad. “Iniciativas como políticas de datos abiertos y plataformas de intercambio de datos pueden facilitar la colaboración en la investigación de enfermedades desatendidas”, sugiere Pujari.
Incentivar la investigación y desarrollo para enfermedades desatendidas a través de medidas políticas también es esencial. Medidas como la financiación empujada y los incentivos de atracción pueden alentar a las empresas farmacéuticas a invertir en el desarrollo de medicamentos para enfermedades con viabilidad comercial limitada pero con un impacto significativo en la salud pública.
Finalmente, para garantizar el beneficio de todos los segmentos de la población, es crucial abordar los sesgos y promover la inclusividad en el desarrollo de medicamentos.“Promover la diversidad en los ensayos clínicos y asegurar la representación de diversas poblaciones en las soluciones de salud impulsadas por IA son pasos esenciales”, concluye el científico informático y líder de inteligencia artificial de la OMS.