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El Negocio de la Inteligencia Artificial (IA) en la Industria de los Fármacos
Las proteínas tienen diferentes funciones en nuestro cuerpo: aceleran reacciones metabólicas (enzimas), regulan el paso de moléculas entre la membrana celular (canales y bombas), forman parte de tejidos (colágeno), protegen nuestro cuerpo de patógenos (anticuerpos), etc. Actualmente, IA está siendo usado en el descubrimiento y diseño de fármacos al mismo tiempo que nuevos algoritmos y computadoras con unidades de procesamiento de gráficos más rápidas entran al mercado.
El proceso de descubrir nuevos fármacos y llevarlos al mercado usualmente requiere la inversión de miles de millones de dólares y años de investigación y desarrollo. Actualmente, las grandes compañías farmacéuticas tienen los recursos para proyectos de esa envergadura. El primer desafío es la determinación de la estructura 3D de proteínas que serán el blanco de posibles moléculas candidatos. La estructura sirve para entender la función de la proteína y también para detectar posibles sitios de enlace y que residuos participarán. El segundo desafío es encontrar la o las moléculas que se enlazarán con la proteína y que efecto tendrán en la función. La selección de posibles moléculas terapéuticas incluye el cribado de miles o incluso millones de diferentes moléculas, lo que involucra millones de dólares en inversión, laboratorios especializados y bastante tiempo. IA puede ayudar a reducir el tiempo y dinero invertido.
Las estructuras de proteínas son determinadas experimentalmente usando técnicas como cristalografía por rayos X o microscopia electrónica criogénica. Estas son tediosas, caras y se puede tardar meses o años antes de obtener la estructura. IA puede predecir estructura de proteínas en cuestión de horas [1] en vez de meses o años, reduciendo el costo y tiempo para encontrar nuevos ligandos (que pueden ser otras proteínas o fármacos). Es importante indicar que aproximadamente el 30% del proteoma human está compuesto por Proteínas Intrínsicamente Desordenadas (IDP) -proteínas que tienen mas del 30% de sus residuos desordenados [2,3]. IDPs se enlazan con otras proteínas durante la señalización intracelular y estas pueden reconfigurarse estructuralmente debido al enlace. Predicción de estas estructuras 3D son aún un desafío.
En el 2018, Deepmind [1] lanzó AlphaFold [4], que cimentó el camino para encontrar nuevas moléculas terapéuticas al ser capaz de predecir estructuras de proteínas usando solo la secuencia de amino ácidos. En el 2020, Deepmind lanzó AlphaFold 2[1], que tenía una arquitectura muy diferente a la primera versión, llegando a predecir estructuras con resoluciones comparables a las obtenidas experimentalmente. Cabe mencionar que Deepmind es parte de Alphabet Inc., la compañía matriz de Google.
Actualmente, compañías farmacéuticas como Bayer, GSK y Astrazeneca están invirtiendo miles de millones de dólares en tecnología de IA [5,6]. Al mismo tiempo, varias startups alrededor del mundo también están explorando y trabajando en algoritmos ultra sofisticados para encontrar nuevos fármacos. Una de ellas es Charm Therapeutics [7], la cual obtuvo una inversión de $50 millones de dólares por parte de inversionistas privados hace algunos días. Allí, científicos e ingenieros están trabajando para desarrollar algoritmos para predecir si hay enlace y si el ligando produce reconfiguración de la estructura de la proteína. Otra compañía, Insilico Medicine, que tiene como base Hong Kong, también acaba de recibir $60 millones de diferentes inversores [8,9]
Durante el año 2021, Silicon Therapeutics, una compañía que usa IA, métodos cuánticos y simulaciones fue adquirida por Roivant Sciences, una compañía farmacéutica con base en Suiza por $450 millones [10]. Así mismo, Generate Biomedicines, una compañía que combina IA y terapias de proteínas, obtuvo inversiones de $370 millones [11]. Se ha reportado que la inversión de IA se ha incrementado en 108% aproximadamente durante el 2021, es decir a $66.8 miles de millones (Fig 1). De esta cantidad el 18% corresponde al cuidado de la salud con IA. De todos los países, USA y China lideran la inversión in IA en diferentes sectores tecnológicos (Fig 2). Se espera que inversión en IA siga creciendo en los siguientes años [12], ¡por lo que debemos estar preparados para los nuevos cambios tecnológicos!
Autor : Harry Saavedra - Profesor Tiempo Completo Bioingeniería
Referencias:
- https://www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphafold
- K.M. Ruff, R.V. Pappu. “AlphaFold and implications for intrinsically disordered proteins”. J. Mol. Biol., 433 (2021), Article 167208, 10.1016/j.jmb.2021.167208
- Deiana A, Forcelloni S, Porrello A, Giansanti A (2019) “Intrinsically disordered proteins and structured proteins with intrinsically disordered regions have different functional roles in the cell”. PLoS ONE 14(8): e0217889. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0217889
- https://alphafold.ebi.ac.uk/
- https://www.bcg.com/publications/2022/adopting-ai-in-pharmaceutical-discovery
- https://www.clinicaltrialsarena.com/analysis/revealed-the-pharma-compani...
- https://techcrunch.com/2022/06/10/charm-therapeutics-applies-ai-to-complex-protein-interactions-locking-down-50m-a-round/
- https://techcrunch.com/2022/06/06/hong-kongs-ai-drug-discovery-firm-insilico-50m-series-d/
- https://insilico.com/
- https://www.fiercebiotech.com/medtech/roivant-sciences-to-absorb-silicon-therapeutics-into-its-vantai-outfit-450m-deal
- https://generatebiomedicines.com/
- https://www.cbinsights.com/reports/CB-Insights_Artificial-Intelligence-Report-2021.pdf
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