En el mundo farmacéutico, el descubrimiento de fármacos mediante IA es un tema que se debate incesantemente con todo el mundo. Se trata de la creencia de que los algoritmos pueden acortar mágicamente los plazos y reducir drásticamente los costos de investigación y desarrollo. Es como si la IA representara eso. “botón sencillo”para la industria.
Según Diogo Rau, director de información y digital de Eli Lilly, esto está completamente sobrevalorado.
“Aunque soy un gran defensor de la IA, también soy el primero en decir: ‘No, la IA no significa que estemos acortando el cronograma de desarrollo de fármacos de 10 años para el desarrollo de pruebas… a dos años’, y juro que todos quieren que lo diga siempre”, explicó un sonriente Rau en una entrevista reciente.
Continuó agregando más detalles.
“Si hacemos todo perfectamente, todavía tenemos que esperar a que la biología funcione, a que los medicamentos funcionen en el cuerpo”, dijo Rau. “No podrás sacar tanto provecho de los últimos cinco años incluso si publicas todo lo demás, así que creo que la exageración excesiva es un potencial asesino para esta industria”.
Esta visión puede parecer un poco irónica, considerando cómo Lilly y su socio tecnológico Nvidia anunciaron su esfuerzo conjunto de IA, que tendrá lugar en el sur de San Francisco, donde equipos multifuncionales dedicarán su energía al descubrimiento de fármacos impulsados por IA. Pero ciertamente es más realista si se considera que varias empresas involucradas en el descubrimiento de fármacos de IA no han logrado ningún progreso significativo, al menos no todavía.
Antes de unirse a la compañía farmacéutica con sede en Indianápolis, Rau pasó 10 años en Apple como director técnico de las tiendas minoristas y la tienda en línea de Apple. Por lo tanto, ésta no es ciertamente una perspectiva impulsada por el escepticismo tecnológico. Rau explicó que no poder acortar los plazos de desarrollo tanto como a algunos les gustaría no significa que el uso de la IA sea un error o que el descubrimiento de fármacos con IA no sea la dirección que todos deberían tomar.
“No creo que nadie en su sano juicio argumente que en las décadas de 2040 y 2050 la mayor parte del trabajo de descubrimiento se realizará con personas en batas de laboratorio, como descubrieron la medicina hace 100 años”, dijo Rau. “Pero todavía no estamos listos para ese cambio. Pero creo que necesitamos saber que esta es la dirección en la que vamos. Discovery, en mi opinión, es probablemente el lugar que tiene el mayor potencial en todos los sentidos, pero es uno de los lugares más difíciles de penetrar”.
Mientras tanto, preferiría hablar de otras áreas de la industria biofarmacéutica donde la IA puede tener un gran impacto, áreas que a la gente le entusiasman menos.
Rau dijo que Lilly adoptó la IA en sus procesos de fabricación porque la fabricación es un proceso repetible que se adapta particularmente bien a una tecnología como la inteligencia artificial. Llevar envases de vidrio para medicamentos. La IA se utiliza para monitorear el producto y garantizar que no haya defectos.
“Tomamos alrededor de 70 u 80 fotografías… por autoinyector que sale de nuestras líneas de producción en unos pocos cientos de milisegundos, y las capturamos desde todos los ángulos”, dijo, señalando que esto excede con creces la capacidad humana para detectar errores.
Es un ejemplo de cómo la IA aumenta la seguridad.
“¿Con qué frecuencia se siguen produciendo errores de fabricación en los envases de medicamentos?” Rau desafió. “Y quiero decir, eso básicamente se ha eliminado con la IA, así que es algo muy real”.
Otra área en la que Lilly está utilizando la IA es la previsión de la demanda, que, según afirma, es fundamental para la fabricación, especialmente cuando se trata de cambios en la cadena de suministro.
“La IA puede profundizar mucho más en su cadena de suministro, reconocer patrones mucho mejor, predecir mucho mejor las señales de demanda y eso definitivamente también supera a los humanos y es una oportunidad muy real que hemos aprovechado”, dijo.
Rau añadió que Lilly ha utilizado la tecnología de gemelos digitales -algo que también ha sido promocionado en ensayos clínicos y que aún no ha despegado- en su fabricación, particularmente en la producción de un fármaco GLP-1. Lilly hizo que los ingenieros diseñaran y probaran lo que pensaban que era el proceso de fabricación óptimo, incorporando un dispositivo específico que estaba en el “camino crítico del proceso de fabricación”, recordó Rau. La empresa confió en la IA para duplicar prácticamente el proceso de fabricación.
“Modelamos el dispositivo, modelamos la máquina, modelamos las entradas y todo lo que lo rodea, modelamos los pasos del proceso. Pudimos recrearlo con muy alta fidelidad, por lo que el gemelo digital predijo con mucha precisión cómo se comportaría todo en términos de potencia, temperaturas, todo tipo de cosas”, explicó Rau. “Luego ejecutamos una gran cantidad de simulaciones de diferentes configuraciones y diferentes pasos del proceso usando el gemelo digital… y lo que probablemente nos sorprendió a todos fue que la solución óptima era mucho mejor y realmente funcionó bien en el mundo físico”.
Entonces, el modelo generó un proceso que funcionó bien virtualmente, pero que se replicó en la fabricación real.
Se negó a decir cuántas unidades adicionales de este fármaco GLP-1 Lilly pudo producir utilizando el proceso de fabricación reconfigurado por IA, pero eso es exactamente lo que sucedió.
“No sé si puedo revelar cuánto producimos más allá de eso, pero literalmente nuestras cifras de ingresos habrían sido materialmente diferentes y la cantidad de pacientes, y más importante aún, la cantidad de pacientes a los que llegamos, habrían sido materialmente diferentes el año pasado si no hubiéramos utilizado la IA para el gemelo digital, un paso crítico en nuestro proceso de fabricación”, dijo.
Este uso de un gemelo digital se puede aplicar a muchos procesos de fabricación diferentes, no sólo a la producción del fármaco GLP-1, aunque los aumentos en las ventas no serán tan grandes.
“Lo más importante a lo que me refiero es que, a veces, si se hacen las cosas bien, se tienen oportunidades de ingresos en todo tipo de áreas además del descubrimiento de fármacos”, afirmó.
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