Las empresas de ciencias de la salud tienen un papel esencial que desempeñar a este respecto y, mediante el uso de Inteligencia Artificial (IA) y otras tecnologías analíticas avanzadas, pueden ayudar a acelerar rápidamente el camino hacia el desarrollo y la difusión de dichos tratamientos.
¿Qué implica el desarrollo de una vacuna?
La sensación de urgencia que va ligada a las enfermedades infecciosas puede acelerar el proceso para conseguir una vacuna. La necesidad de una acción inmediata une y estimula a una variedad de organizaciones, desde investigadores y médicos hasta organismos reguladores y fabricantes, en la búsqueda de obtener un tratamiento efectivo en manos de profesionales de la salud lo más rápido posible.
Incluso con todos estos grupos trabajando incansablemente y con un enfoque determinado, el proceso completo de conseguir la vacuna puede llevar años. Hay varias etapas que vienen antes de que un tratamiento esté listo para ser lanzado al mercado. Éstas incluyen:
- Etapa exploratoria; trabajando a través de miles de combinados potenciales para preseleccionar candidatos a vacunas e investigar la respuesta inmune
- Etapa preclínica; análisis de laboratorio para identificar antígenos relevantes para llegar a un concepto y diseño de vacuna
- Desarrollo clínico; prueba de la vacuna en grupos de características variables
- Revisión y aprobación regulatoria; Verificación de la seguridad de la vacuna y el cumplimiento de la normativa sanitaria.
- Fabricación y control de calidad; Desarrollo de medicamentos en previsión de una distribución masiva.
Cada uno de estos pasos es esencial para garantizar que la vacuna producida sea efectiva y segura, que los efectos secundarios se entiendan adecuadamente y que se pueda producir a escala de manera consistente hasta que la amenaza de la enfermedad se haya minimizado lo suficiente.
Históricamente, la complejidad, la regulación y el coste involucrados en cada una de estas etapas ha ralentizado la respuesta a los problemas de salud emergentes. Ahora, debido a los avances en las tecnologías relacionadas con la IA, tenemos la oportunidad de acelerar rápidamente el proceso a través del cual podemos implementar tratamientos.
¿Cómo puede la IA ayudar en este proceso?
Si bien nunca podemos esperar el éxito de la noche a la mañana cuando tratamos con algo tan complejo como el desarrollo de vacunas, podemos actuar para eliminar algunas de las limitaciones y cuellos de botella que pueden dificultar el progreso. Los avances en la automatización del análisis de datos y la mejora de la visualización de lo que está sucediendo en cada paso de la etapa de descubrimiento pueden abordar algunas de estas ineficiencias, lo que ayuda a acelerar el proceso de desarrollo de vacunas y agilizar las operaciones para mejorar la producción.
Estas son algunas de las funciones que la IA puede jugar en cada etapa:
Exploratorio / preclínico
Las fases iniciales del descubrimiento de fármacos a menudo implican un proceso de filtrado para reducir los candidatos a vacunas basados en estudios y tratamientos previos. Los investigadores pueden usar la inteligencia artificial para procesar grandes librerías digitales de datos (como analizar las propiedades de miles de compuestos farmacéuticos) con una precisión significativamente mayor que el procesamiento manual, para llegar a posibles candidatos para el tratamiento. La IA también se puede usar en estas etapas para la secuenciación del ADN basada en datos humanos complejos, lo que permite a los médicos realizar pruebas de respuesta genética y de inmunidad.
Desarrollo clínico y ensayos
Una vez que se han identificado los compuestos adecuados, el proceso avanza hacia las pruebas directas. Distintos pacientes reaccionarán de manera diferente a los tratamientos en función de factores como la edad y el historial médico previo. Por lo tanto, las pruebas deben ser lo suficientemente completas como para cubrir casos excepcionales en los que un paciente puede reaccionar mal al tratamiento.
Mediante el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje, los investigadores pueden realizar estas pruebas a una escala previamente inimaginable, incluso antes de administrar físicamente la vacuna experimental a los pacientes de prueba. Estos algoritmos se pueden usar para identificar y tomar muestras de anticuerpos para combatir enfermedades infecciosas con mejoras drásticas en velocidad y coste. El análisis avanzado y la visualización de datos de la respuesta humana a las posibles vacunas pueden utilizarse entonces para ayudar a realizar pruebas rápidas, lo que permite un análisis más complejo y reducir las tasas de error.
Fabricación y control de calidad
Tras la aprobación reglamentaria de los productos de la vacuna, se inicia la carrera para desarrollar y distribuir la medicina a través de una amplia red de hospitales y clínicas. Esto tiene importantes implicaciones operacionales para los fabricantes que producen los productos, que requieren de una rápida toma de decisiones sobre factores como su capacidad de producción, la calidad del producto y las soluciones óptimas de embalaje.
Combinando la IA y las tecnologías basadas en sensores, los fabricantes pueden aprovechar los datos granulares para lograr una mayor eficiencia en la cadena de suministro. Esto ayuda a evitar los desajustes entre la demanda y la oferta en sus procesos de producción, y minimiza el riesgo de que los productos se estropeen en la distribución.
Tratamientos más rápidos en tiempos de necesidad
Un brote viral puede plantear problemas imprevistos a quienes participan en la gestión de la salud pública, desde los responsables políticos y las autoridades sanitarias hasta los médicos y los fabricantes. Mientras que los primeros pueden tomar medidas rápidas para comprobar la infección y poner en marcha medidas de contención en grupos identificados, los segundos suelen estar sometidos a una presión renovada para aplicar tratamientos con rapidez. El hecho de poder encontrar nuevas eficiencias en el desarrollo de vacunas puede suponer una diferencia considerable en el tratamiento de los casos identificados, aliviando las presiones sobre la infraestructura sanitaria y contribuyendo a mejorar las tasas de recuperación.
Las capacidades de IA permiten que aquellos involucrados en el campo del desarrollo actúen más rápido bajo presión. Las técnicas como el aprendizaje y la visualización avanzada de datos permiten a los investigadores apoyarse en el conjunto de investigaciones existentes realizadas para abordar las complejidades que conlleva el descubrimiento de tratamientos adecuados para nuevos virus. La utilidad de la IA se extiende a la producción y distribución, donde los fabricantes desempeñan un papel principal para llevar estos medicamentos al mercado a gran velocidad y en condiciones de gran incertidumbre.
Para obtener más información sobre el papel de la IA en la fabricación farmacéutica, no dude en ponerse en contacto con nosotros y visitar la página de Ciencias de la Salud de nuestra página web.
