(Última actualización: 2023 de julio)

El tipo de inteligencia artificial (IA) que asustar líderes empresariales, expertos y activistas de todo el mundo, se denomina "inteligencia artificial general", la que podría "pensar" de forma muy parecida a como lo hacen los humanos, y que podría convertirse rápidamente en una peligrosa "superinteligencia". Hay una noción de que podría ser inventado en las décadas más cercanas, pero hoy definitivamente aún no hemos llegado allí. Sin embargo, con los recientes avances innovadores en el aprendizaje profundo y las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural, en particular, los modelos de lenguaje extenso (LLM), todos hemos sentido que el mundo podría estar cambiando más rápidamente de lo que solían pensar los negadores de la IA. Seamos realistas, solo unos pocos podrían prever un lanzamiento público tan alarmantemente eficiente del modelo de IA más generalizado de todos los tiempos: ChatGPT, por OpenAI. Agregando más a eso, ha comenzado una carrera de LLM, con Google lanzando Bard y otras compañías siguiendo el camino. 

Aunque notoriamente lento para la adopción de tecnología, la industria farmacéutica ha visto una integración acelerada de varias tecnologías de IA durante la última década, y el interés está creciendo rápidamente. Los impactos potenciales de esta transformación se extienden más allá de los proveedores de atención médica y los pacientes que lidian con dolencias difíciles de tratar, llegando también al sector biotecnológico. Residencia en proyecciones de Morgan Stanley Research, incluso las mejoras leves en las tasas de éxito del desarrollo de fármacos en etapa inicial, facilitadas por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, podrían dar como resultado 50 tratamientos innovadores adicionales durante la próxima década. Esto podría equivaler a una oportunidad de mercado superior a $ 50 mil millones. 

De acuerdo a una Informe 2022 de GlobalData, el 50% de los profesionales dentro de la industria de la salud priorizarían las inversiones en IA, sobre otras tecnologías emergentes, como big data (38%), medios digitales (37%), computación en la nube (31%), evidencia del mundo real, RWE (27 %) y otros. 

El informe de investigación temático de 2022 titulado 'Inteligencia artificial (IA) en el descubrimiento de fármacos' de GlobalData predice que se proyecta que el gasto total en IA por parte del sector farmacéutico aumente a más de $ 3 mil millones para 2025.

Revisemos ejemplos específicos de cómo se usa la IA en la industria farmacéutica. 

(Dado que la mayoría de las empresas impulsadas por IA utilizan una combinación de diferentes enfoques y confían en fuentes de datos interdisciplinarias para su trabajo de modelado, la siguiente clasificación de casos de uso de IA es ilustrativa):

IA para el descubrimiento de objetivos farmacológicos y el modelado de enfermedades

Una de las áreas más prometedoras de la IA en la industria farmacéutica es el modelado de sistemas biológicos y la identificación de nuevos objetivos farmacológicos. Varias empresas de IA, como CytoReason, se centran específicamente en la creación de modelos de enfermedades avanzadas, por ejemplo.

En marzo de 2023, AstraZeneca datos preclínicos presentados en un objetivo generado por IA, el factor de respuesta sérica (SRF), para la fibrosis pulmonar idiopática (IPF), a partir de su colaboración con la empresa de IA con sede en el Reino Unido BenevolentAI. El objetivo, descubierto a través del motor de descubrimiento de fármacos habilitado por IA de BenevolentAI, se sometió a una validación experimental exhaustiva por parte de AstraZeneca, que incluye la detección CRISPR en fibroblastos pulmonares humanos primarios y la validación a través del silenciamiento del gen SRF o la inhibición farmacológica de la vía SRF. Los datos presentados indican que la inhibición de la transcripción impulsada por SRF de genes profibróticos en fibroblastos pulmonares podría conducir potencialmente a una eficacia antifibrótica en la FPI. Hasta la fecha, la colaboración entre BenevolentAI y AstraZeneca ha dado como resultado cinco objetivos generados por IA seleccionados para la entrada en la cartera, tres de los cuales son para IPF. Esta exitosa asociación se amplió en enero de 2022 por otros tres años, incluidas dos nuevas áreas de enfermedades: lupus eritematoso sistémico e insuficiencia cardíaca.

Varios meses antes, AstraZeneca anunció una colaboración de investigación estratégica con Illumina, un pionero mundial en secuenciación de ADN y tecnologías basadas en matrices. Esta colaboración tiene como objetivo acelerar el descubrimiento de objetivos farmacológicos mediante la fusión de sus respectivas competencias en la interpretación del genoma y el análisis genómico basados ​​en IA. La iniciativa examinará si un enfoque unificado que utiliza estas tecnologías puede reforzar la eficiencia y la certeza del descubrimiento de objetivos en la búsqueda de fármacos prometedores basados ​​en los conocimientos de la ómica humana. El Centro de Investigación Genómica de AstraZeneca adoptará un marco que fusionará las herramientas basadas en IA de ambas compañías, aprovechando las herramientas de interpretación de IA de próxima generación como PrimateAI y SpliceAI de Illumina, junto con las propias herramientas de AstraZeneca como JARVIS y los predictores in silico.

En septiembre de 2022, Pfizer anunció la expansión de su asociación de varios años con la IA con sede en Israel en la compañía farmacéutica CytoReason. En virtud de este acuerdo, Pfizer invertirá $20 millones en capital, con la opción de licenciar la plataforma y los modelos de enfermedades de CytoReason y financiar más apoyo al proyecto en un acuerdo que podría alcanzar hasta $110 millones en los próximos cinco años. Desde el inicio de la colaboración en 2019, Pfizer ha utilizado los modelos biológicos de CytoReason en su investigación para impulsar la comprensión del sistema inmunológico para el desarrollo de medicamentos para enfermedades inmuno-oncológicas y mediadas por el sistema inmunológico. Esta inversión adicional ayudará al desarrollo de más modelos de enfermedades y la creación de modelos de alta resolución en varias áreas terapéuticas.

CytoReason también es socio de otra gran farmacéutica, Sanofi. En enero de 2023, las dos empresas anunció la expansión de la colaboración, utilizando la plataforma de IA de CytoReason para el descubrimiento de objetivos de la enfermedad inflamatoria intestinal (EII). Este acuerdo respaldará los esfuerzos de Sanofi para identificar los subtipos de pacientes con EII y relacionarlos con objetivos relevantes. Esta asociación sigue a un proyecto iniciado en 2021, donde los modelos centrados en células de CytoReason se utilizaron para proporcionar información sobre los endotipos de asma. El acuerdo ampliado implica un compromiso financiero sustancial pero no revelado por parte de Sanofi. 

El año pasado, Sanofi también anunció una colaboración de investigación multianual y multiobjetivo con Insilico Medicine, con sede en Hong Kong, aprovechando la plataforma Pharma.AI de este último para acelerar el descubrimiento de fármacos. Insilico, pionera en la aplicación del aprendizaje profundo para el descubrimiento de fármacos, ayudará a Sanofi a desarrollar tratamientos en áreas como el cáncer, la fibrosis y la inmunidad. La colaboración significa una inversión de $ 21.5 millones por parte de Sanofi para tarifas de nominación por adelantado y objetivo, lo que otorga acceso a la plataforma de inteligencia artificial de Insilico y su equipo interdisciplinario de científicos. La asociación tiene potencial para pagos adicionales de hasta $ 1 mil millones si se alcanzan hitos clave de I + D y ventas.

IA para el descubrimiento de fármacos basados ​​en objetivos y fenotípicos

Otro caso de uso popular y prometedor de la aplicación de IA en la industria farmacéutica es el diseño de fármacos y la optimización de prospectos. 

En un ejemplo ilustrativo, Sanofi inició una colaboración de investigación estratégica con Atomwise, con sede en San Francisco, pionera en la aplicación de inteligencia artificial para la detección de moléculas pequeñas. Esta alianza está configurada para explotar la plataforma AtomNet® de Atomwise, empleando sus capacidades de descubrimiento computacional para investigar hasta cinco objetivos farmacológicos proporcionados por Sanofi. La plataforma de Atomwise integra el aprendizaje profundo en el diseño de fármacos basado en la estructura, proporcionando una búsqueda impulsada por IA en su biblioteca patentada de más de 3 billones de compuestos sintetizables. La inversión de Sanofi en esta asociación incluye un pago inicial de $ 20 millones a Atomwise para la identificación, síntesis y desarrollo adicional de compuestos de plomo, con pagos adicionales potenciales que superan los $ 1 mil millones vinculados a hitos críticos de investigación, desarrollo y ventas, así como regalías escalonadas. . Se espera que esta colaboración catalice el descubrimiento de nuevos tratamientos para enfermedades que anteriormente han sido un desafío debido a objetivos farmacológicos esquivos o inadecuadamente caracterizados.

La gran farmacéutica estadounidense AbbVie ha firmado un acuerdo de descubrimiento de anticuerpos con la canadiense AbCellera, lo que refuerza la reciente serie de asociaciones de AbCellera. La colaboración tiene como objetivo desarrollar anticuerpos candidatos para hasta cinco objetivos en varias indicaciones. AbbVie planea aprovechar el motor de descubrimiento y desarrollo de anticuerpos impulsado por IA de AbCellera, asumiendo la responsabilidad del desarrollo y la comercialización de cualquier anticuerpo descubierto durante su colaboración. El acuerdo estipula que AbCellera tiene derecho a pagos por investigación, así como pagos por hitos clínicos y comerciales, y regalías. Si bien los detalles específicos sobre el cronograma objetivo o las indicaciones eran escasos, el director ejecutivo de AbCellera, Carl Hansen, comentó a BioSpace que su motor de descubrimiento y desarrollo está diseñado para superar las limitaciones de los métodos de descubrimiento convencionales, con el objetivo de identificar candidatos clínicos óptimos con mayor precisión y velocidad

En marzo de 2023, Eli Lilly colaboración anunciada con XtalPi, una IA en una compañía farmacéutica, en un proyecto de $ 250 millones. La colaboración explotará la plataforma de inteligencia artificial y robótica de XtalPi para el diseño y la entrega de novo de candidatos a fármacos para un objetivo no revelado. Las capacidades integradas de XtalPi en IA y robótica se utilizarán para crear un compuesto novedoso, que luego será desarrollado por Eli Lilly a través del desarrollo clínico y comercial. La plataforma ID4Inno de XtalPi, diseñada para el descubrimiento de fármacos de molécula pequeña, será clave en la creación de un mega espacio químico específico para el objetivo y en la identificación de series de plomo prometedoras. Las moléculas sintetizadas se probarán usando las capacidades internas de ensayo bioquímico, farmacodinámico, celular y farmacocinético de XtalPi. Estas capacidades, junto con las múltiples estaciones de trabajo robóticas autónomas de XtalPi, resaltan el valor de aprovechar la IA en productos farmacéuticos para realizar ensayos y síntesis químicas paralelas precisas y eficientes desde el punto de vista energético. 

Exscientia ha visto su asociación con Bristol Myers Squibb (BMS) producir rendimientos significativos, avanzando el primero de los tres candidatos diseñados para los primeros ensayos en humanos este año. La colaboración, que podría generar más de 1.3 millones de dólares para Exscientia, ha resultado en la producción de EXS4318, una nueva molécula pequeña de inmunología e inflamación (I&I) que será supervisada por BMS a través de ensayos de Fase I.

EXS4318, un potencial inhibidor theta selectivo de la proteína quinasa C (PKC) primero en su clase, surgió de la colaboración inicial de descubrimiento de moléculas pequeñas basada en IA lanzada por Exscientia y Celgene en marzo de 2019. Luego de la adquisición de Celgene por parte de BMS por $ 74 mil millones más tarde ese año, la colaboración se amplió para incluir candidatos de I&I y oncología, aumentando significativamente las ganancias potenciales de Exscientia.

El compromiso de BMS con la asociación se destaca por su acuerdo de pagar potencialmente más de $ 1.3 mil millones en pagos clínicos, regulatorios y comerciales, que incluyen hasta $ 50 millones por adelantado y hasta $ 125 millones en hitos "a corto y mediano plazo", como así como regalías escalonadas sobre las ventas netas.

En diciembre de 2021, Recursion Pharmaceuticals, una empresa de 'biotecnología digital' impulsada por IA en etapa clínica con sede en Utah, se convirtió en un objetivo de interés para Roche y Genentech (miembro del Grupo Roche). Las compañías anuncia colaboración en neurociencia y oncología, con el objetivo de hacer avanzar los medicamentos utilizando el aprendizaje automático y métodos de detección de alto contenido independientes del objetivo. La colaboración, valorada en varios miles de millones de dólares, explota la plataforma de descubrimiento de fármacos habilitada por tecnología de Recursion, el Sistema Operativo (OS) de Recursion. Según el acuerdo, Recursion recibirá un pago inicial de $ 150 millones y puede obtener hitos de investigación adicionales basados ​​​​en el rendimiento. El sistema operativo Recursion combina biología de laboratorio húmedo y laboratorio seco, lo que permite la industrialización y digitalización del descubrimiento de fármacos. 

Desde 2020, otra gran farmacéutica destacada, Pfizer, ha estado aprovechando las capacidades de IA y supercomputación de IBM para facilitar la creación de nuevos medicamentos, como PAXLOVID, un tratamiento oral para COVID-19 que recibió la aprobación en 2022. Pfizer sostiene que esta tecnología tiene tiempo computacional recortado en un 80-90%, afirmando que aceleró el proceso de diseño de medicamentos a solo cuatro meses.

IA para diseñar mejores ensayos clínicos 

Los ensayos clínicos son un cuello de botella notorio en toda la ruta de desarrollo de fármacos. Es en los ensayos clínicos donde fallan muchos candidatos a fármacos prometedores con excelentes datos preclínicos, lo que genera enormes costos y oportunidades perdidas para los pacientes y las grandes farmacéuticas. El diseño de ensayos clínicos inteligentes y basados ​​en datos es esencial para aumentar el éxito de un candidato a fármaco que obtenga la aprobación de la FDA. La inteligencia artificial está desempeñando un papel cada vez más importante en el diseño de ensayos clínicos, incluido el descubrimiento de biomarcadores, la predicción de las respuestas al tratamiento y la optimización de los protocolos de los ensayos, lo que permite una selección de pacientes más precisa y reduce el costo total y la duración de los ensayos. La IA también permite el monitoreo en tiempo real y los diseños de ensayos adaptativos, lo que mejora la flexibilidad y la capacidad de respuesta de los estudios clínicos.

Por ejemplo, según un estudio de 2021 '¿El uso de biomarcadores en oncología mejora el riesgo de fracaso de los ensayos clínicos? Un análisis a gran escala', los ensayos clínicos diseñados sin la integración de biomarcadores relevantes e informativos tienen 12 veces más probabilidades de fracasar.

Para ilustrar esta tendencia, comencemos con la gran farmacéutica británica GlaxoSmithKline (GSK), que participa activamente en asociaciones impulsadas por IA para impulsar sus capacidades de diseño de ensayos clínicos. En marzo de 2023, GSK anunció su colaboración con AI en la empresa farmacéutica PathAI en un ensayo clínico aleatorizado de fase 2b llamado HORIZON, que se centra en la esteatohepatitis no alcohólica (NASH). El ensayo tiene como objetivo evaluar las mejoras en la histología del hígado usando GSK4532990 en comparación con un placebo en participantes con EHNA y fibrosis avanzada. El papel de PathAI en la colaboración consiste en generar, digitalizar y analizar diapositivas de biopsias hepáticas para su evaluación por patólogos. La compañía también utilizará su herramienta de medición de histología NASH basada en IA (AIM-NASH) para proporcionar una evaluación histológica y generar criterios de valoración exploratorios para el estudio. Los servicios de patología anatómica de extremo a extremo de PathAI, incluidos el equipamiento, la logística y los servicios analíticos y de laboratorio, se utilizarán a través de su laboratorio biofarmacéutico en Memphis, TN. La herramienta AIM-NASH ha sido entrenada para detectar y cuantificar características histológicas clave de NASH, ofreciendo una evaluación integral de la gravedad de la enfermedad. La colaboración se basa en la asociación existente de PathAI y GSK en NASH e investigación oncológica y desarrollo de fármacos.

El año pasado, GSK entró en un asociación de tres años con Tempus, un proveedor de tecnología impulsada por IA, para mejorar el diseño de ensayos clínicos, la inscripción de sujetos y la identificación de objetivos farmacológicos. A través de la colaboración, GSK obtendrá acceso a la plataforma habilitada para IA de Tempus, que incluye una biblioteca de datos de pacientes no identificados. Al aprovechar la plataforma de Tempus y combinarla con la experiencia de GSK en inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML), la asociación tiene como objetivo mejorar la tasa de éxito de I+D de GSK y permitir tratamientos más rápidos y personalizados para los pacientes. La sociedad involucra un compromiso financiero de tres años, con un pago inicial de $70 millones de GSK, y GSK tiene la opción de extender el trato por otros dos años. Esta colaboración se basa en la asociación existente entre GSK y Tempus, que comenzó en 2020 y se centró en la inscripción en ensayos clínicos para tipos de cáncer específicos. GSK espera que la colaboración con Tempus proporcione conocimientos únicos para descubrir mejores medicamentos y transformar los procesos de descubrimiento de fármacos. Actualmente, las compañías están colaborando en un ensayo de Fase II de etiqueta abierta, utilizando un enfoque guiado por datos para acelerar los plazos del estudio y optimizar la selección del sitio y la inscripción de sujetos. Esta colaboración sigue a los hallazgos positivos del ensayo de fase II PERLA de GSK, que evalúa Jemperli (dostarlimab) más quimioterapia en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas no escamoso, metastásico, de primera línea.

En enero de 2023, Tempus anunció un estudio prospectivo, en colaboración con AstraZeneca, para identificar biomarcadores de respuesta en pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas (CPCP). El estudio, titulado Sculptor, está copatrocinado por Tempus y la iniciativa Personalize SCLC de AstraZeneca y actualmente está abierta la inscripción. SCLC es una enfermedad agresiva con objetivos terapéuticos limitados, y existe una gran necesidad insatisfecha de tratamientos efectivos. El estudio de Sculptor tiene como objetivo aprovechar las ofertas de perfiles moleculares de Tempus para recopilar información que pueda respaldar la investigación inicial e identificar distintos segmentos de pacientes que pueden beneficiarse de las terapias emergentes. El estudio está actualmente activo en cinco sitios de TIME Trial Network y planea expandirse a proveedores adicionales en los Estados Unidos. Esta colaboración representa un enfoque de medicina de precisión para mejorar las tasas de supervivencia general y avanzar en la comprensión del SCLC.

En junio de 2022, Bristol Myers Squibb (BMS) se asoció con Owkin, desarrollador de inteligencia artificial con sede en Francia y EE. UU., para aprovechar la inteligencia artificial en el diseño y la optimización de ensayos de medicamentos cardiovasculares. La asociación tiene como objetivo mejorar el diseño y la ejecución de ensayos clínicos mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, como definiciones optimizadas de puntos finales, identificación de subgrupos de pacientes y estimación del efecto del tratamiento. Venkat Sethuraman, vicepresidente sénior de biometría global y ciencias de datos en BMS, destacó el uso de la IA por parte de la compañía en ensayos clínicos, incluida la simulación de ensayos utilizando conjuntos de datos existentes, ensayos habilitados digitalmente utilizando datos del mundo real y automatización de procesos a través de la robótica. La colaboración con Owkin se centrará específicamente en optimizar los ensayos clínicos en enfermedades cardiovasculares, eliminando potencialmente los brazos de placebo en algunos ensayos y mejorando la eficiencia en los ensayos de enfermedades raras.

En septiembre de 2021, AstraZeneca estableció una asociación estratégica con Oncoshot para mejorar el proceso de reclutamiento para ensayos clínicos de cáncer en Singapur. La plataforma digital de Oncoshot, InSite Feasibility, utiliza análisis de datos e información en tiempo real para optimizar los estudios de viabilidad de oncología. Impulsada por la tecnología de coincidencia de paciente con ensayo habilitada por inteligencia artificial (IA), la plataforma traduce datos no identificados de la población con cáncer de Singapur en análisis precisos, lo que facilita la investigación del cáncer. La asociación permite a AstraZeneca iniciar rápidamente ensayos que son más relevantes para la población con cáncer de Singapur. Dado que Singapur es un centro líder en investigación del cáncer, esta colaboración aborda las ineficiencias en los estudios de factibilidad actuales y tiene como objetivo optimizar la inscripción de pacientes. Al aprovechar el análisis de datos preciso, AstraZeneca y Oncoshot buscan acelerar los ensayos clínicos, proporcionar medicamentos innovadores y contribuir a las iniciativas de innovación en el cuidado de la salud de Singapur.

IA para programas de reutilización de medicamentos 

La reutilización de medicamentos es una de las minas de oro para que las tecnologías basadas en IA generen valor, ya que ya se conocen muchos datos sobre el medicamento en cuestión. La reutilización de medicamentos previamente conocidos o candidatos a fármacos en etapa avanzada hacia nuevas áreas terapéuticas también es una estrategia deseada para muchas empresas biofarmacéuticas, ya que presenta menos riesgo de toxicidad o efectos secundarios inesperados en los ensayos en humanos y, probablemente, menos gasto en I+D.    

Aprovechando los conocimientos derivados del sistema de IA de BenevolentAI, Eli Lilly reutilizó su fármaco para la artritis reumatoide, baricitinib, para una indicación alternativa como posible tratamiento para la COVID-19. A principios de 2020, BenevolentAI utilizó su avanzado sistema de IA para proponer baricitinib, propiedad de Eli Lilly y comercializado por este con la marca Olumiant™, como una posible opción terapéutica contra el virus. Siguiendo esta hipótesis derivada de la IA, el La FDA aprobó una autorización de uso de emergencia para baricitinib en el tratamiento de pacientes hospitalizados con COVID-19 en noviembre de 2020, luego de datos prometedores de fase III en pacientes hospitalizados con Covid-19. Los datos del ensayo ACTT-2 validaron aún más esta propuesta, lo que indica una mejora en los resultados clínicos y una reducción del 35 % en la tasa de mortalidad entre los pacientes tratados con baricitinib, aunque el fármaco no cumplió con el objetivo principal del ensayo: reducir el riesgo de que la enfermedad empeore . Esta rápida transición de la hipótesis propuesta por IA a los ensayos clínicos y la posterior FDA.

IA para el desarrollo de formulaciones de fármacos

La IA en la industria farmacéutica también parece ser útil para el desarrollo de fármacos, incluida la optimización de formulaciones de fármacos. 

En abril de 2023, Merck y XtalPi Inc. colaboración anunciada en un estudio que muestra los beneficios de combinar flujos de trabajo computacionales con experimentos de laboratorio húmedo en el desarrollo de fármacos. El estudio se centró en el impacto de los aditivos poliméricos en el hábito cristalino de la metformina HCl, un medicamento para la diabetes. Al utilizar la plataforma de predicción de morfología de XtalPi y las capacidades experimentales de Merck, se desarrolló un enfoque de detección integral para la ingeniería de morfología de cristales. Las predicciones de dinámica molecular de XtalPi predijeron con éxito la influencia de los aditivos poliméricos en los hábitos cristalinos de metformina HCl, y las observaciones experimentales confirmaron la transformación de la morfología cristalina. Esta colaboración representa un enfoque de 'primero lo digital' que combina simulaciones por computadora y experiencia en formulación experimental para mejorar los procesos de desarrollo farmacéutico.

Conectando los puntos con IA

Uno de los aspectos más fuertes de la inteligencia artificial (aprendizaje profundo, NLP) es la capacidad de integrar datos multimodales de varias fuentes, presentando información sobre el sistema en general, teniendo en cuenta múltiples procesos y redes, tanto científicas como operativas. 

En este contexto, Sanofi está avanzando en la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en sus actividades de investigación y desarrollo, comenzando con el lanzamiento de su aplicación de IA, Plai. Desarrollado en asociación con Aily Labs, Plai proporciona datos en tiempo real y una vista integral de todas las actividades de Sanofi, ofreciendo perspectivas y escenarios personalizados para el personal de apoyo. Esto es parte de la ambición más amplia de Sanofi de convertirse en la primera compañía farmacéutica impulsada por IA a escala, equipando a su fuerza laboral con herramientas y tecnologías que mejoran la toma de decisiones. La IA ya está beneficiando el descubrimiento de fármacos, el diseño de ensayos clínicos y los procesos de fabricación de Sanofi, y la compañía cree que todavía existe un potencial sin explotar para la IA en el cuidado de la salud. Por ejemplo, la IA ha acelerado los procesos de investigación de semanas a horas y ha mejorado la identificación de objetivos en áreas terapéuticas como inmunología, oncología y neurología. Las colaboraciones de Sanofi con nuevas empresas de IA, incluidas Insilico Medicine, Exscientia y Owkin, demuestran aún más su compromiso de aprovechar la IA para el descubrimiento de fármacos. La compañía también planea utilizar Plai en sus operaciones de ensayos clínicos para mejorar la inscripción, particularmente entre las poblaciones subrepresentadas.

Conclusiones: la externalización de I+D y la actividad de fusiones y adquisiciones aumentarán en el espacio de “IA para el descubrimiento de fármacos”

Con un interés cada vez mayor en las tecnologías impulsadas por IA entre las principales empresas farmacéuticas y biotecnológicas, el enfoque estratégico de las empresas farmacéuticas y biotecnológicas cambiará aún más hacia las asociaciones de IA, externalización de I+D, y la actividad de fusiones y adquisiciones como medio para acceder rápidamente a la experiencia y los conocimientos necesarios. La naturaleza compleja de las tecnologías basadas en IA, la necesidad de una infraestructura de TI costosa y sofisticada, un ritmo rápido de progreso en el campo y una relativa escasez de especialistas en ciencia de datos altamente calificados para respaldar la investigación especializada en aprendizaje automático: estos son algunos de los factores clave. de la tendencia ascendente de la subcontratación.

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• Fuente: https://www.biopharmatrend.com/post/34-biopharmas-hunt-for-artificial-intelligence-who-does-what/