29 de septiembre de 2025

En el último número de otoño de 2025 de Descubrimiento de fármacos World (DDW) , en la página 35, la nueva Guía de IA presenta el estudio de caso "Empowering Descubrimiento de fármacos". En él se destaca cómo la Inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la quimioinformática avanzada están transformando el panorama del Descubrimiento de fármacos.

¿Por qué leer esta guía?

Si es usted científico, innovador o responsable de la toma de decisiones en el sector farmacéutico o biotecnológico, esta guía es una lectura esencial. Va más allá del bombo publicitario para mostrar cómo la IA está teniendo un impacto mensurable, desde la aceleración del diseño de moléculas hasta la optimización de los ensayos clínicos. Aprenderá lo que funciona, los retos pendientes y cómo aprovechar todo el potencial de la IA mediante la colaboración, la calidad de los datos y la innovación responsable.

Del bombo publicitario al impacto en el mundo real

En la actualidad, el coste de comercialización de un medicamento supera los 2.300 millones de dólares (página 37), con plazos que a menudo superan la década y una tasa de fracaso del 90% en los ensayos clínicos. La IA está cambiando esta ecuación. La encuesta 2024 de Deloitte reveló que el 62% de los ejecutivos biofarmacéuticos cree que la IA podría acortar los plazos de los primeros descubrimientos en al menos un 25%. Las moléculas diseñadas con IA ya han entrado en ensayos de fase I en tan sólo 12 meses desde el inicio del programa, lo que supone una aceleración espectacular.

Tecnologías y aplicaciones innovadoras

La guía destaca los avances en aprendizaje profundo, IA generativa, computación en la nube y datos multiómicos. Herramientas como CRISPR-GPT en la página 37 están automatizando el diseño de la edición genética, mientras que la patología digital impulsada por IA está agilizando los ensayos clínicos globales. En la actualidad, la IA es fundamental para el descubrimiento de nuevos fármacos, el diseño de moléculas de novo, la optimización de nuevos fármacos e incluso la planificación de ensayos clínicos.

^SYNTHIA® y AIDDISON™: Aceleración del descubrimiento y la síntesis

Parte de esta transformación son plataformas como AIDDISON™ y SYNTHIA^®. AIDDISON™ es una solución segura basada en web que combina IA/ML y diseño de fármacos asistido por ordenador (CADD) para acelerar la identificación y optimización de nuevos candidatos a fármacos. Su interfaz intuitiva pone herramientas computacionales avanzadas al alcance de científicos de todos los perfiles.

AIDDISON™ genera miles de moléculas viables mediante búsquedas de similitudes, cribado de farmacóforos y modelos generativos. A continuación, aplica el filtrado basado en propiedades, el acoplamiento molecular y la alineación basada en la forma para priorizar las moléculas con la mayor probabilidad de actividad biológica y perfiles ADMET óptimos.

Lo que realmente diferencia a AIDDISON™ es su perfecta integración con Software de retrosíntesis SYNTHIA^®. SYNTHIA^® permite a los investigadores evaluar inmediatamente la accesibilidad sintética de moléculas prometedoras e identificar los reactivos necesarios para la síntesis en laboratorio. Al tender un puente entre el diseño molecular virtual y la planificación práctica de la síntesis, SYNTHIA^® y AIDDISON™ permiten a los químicos innovar más rápidamente y con mayor confianza.

Estudio de caso: Inhibidores de la tanquinasa

Una reciente Nota de aplicación sobre inhibidores de tanquinasa -unaclase de moléculas con potencial actividad anticancerígena- demuestra la potencia de este enfoque integrado. Partiendo de un inhibidor conocido, los modelos generativos y el cribado virtual de AIDDISON™ exploraron un vasto espacio químico, produciendo diversas moléculas candidatas. Estas se filtraron y acoplaron a la proteína diana, y las estructuras más prometedoras se enviaron a SYNTHIA^® para su análisis retrosintético. Este flujo de trabajo aceleró la identificación de nuevas pistas sintéticamente accesibles y permitió una exploración más exhaustiva del espacio químico que los métodos tradicionales.

Opiniones de expertos y colaboración

Entrevistas con líderes como Rabia Khan, CEO y Fundadora de Serna Bio. en la página 43 y la Dra. Amanda Hemmerich, Directora Global de Innovación en Patología Digital de IQVIA Laboratories en la página 46, revelan cómo la IA está desbloqueando nuevas estrategias terapéuticas, especialmente en terapias dirigidas al ARN y patología digital. Estas historias muestran cómo la IA está permitiendo a los científicos plantear preguntas más audaces y abordar enfermedades que antes estaban fuera de su alcance.

Retos y camino a seguir

La guía no rehúye los obstáculos: la calidad de los datos, la reproducibilidad, la incertidumbre normativa y la necesidad de principios de datos FAIR. La colaboración del sector y las nuevas normas están ayudando a superar estas barreras, garantizando que la IA tenga un impacto en el mundo real.

El futuro: La IA como facilitadora, no como sustituta

El papel de la IA en el Descubrimiento de fármacos ya no es hipotético. Es una fuerza presente y acelerada. La próxima oleada de avances no vendrá de la mano de la IA que sustituya a los científicos, sino de la IA que les permita plantear preguntas más audaces, probar hipótesis más ambiciosas y, en última instancia, ofrecer mejores medicamentos a los pacientes de forma más rápida y eficiente.

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