El grupo farmacéutico alemán Merck KGaA apuesta por asociaciones con empresas independientes de IA en lugar de adquirir experiencia a través de adquisiciones para desarrollar nuevos medicamentos. Esta estrategia fue confirmada por Peter Guenter, CEO del segmento de salud y miembro de la junta directiva.

Las empresas farmacéuticas recurren cada vez más a herramientas de inteligencia artificial para diseñar nuevos medicamentos experimentales y predecir las reacciones de los pacientes a los tratamientos. Merck, conocida en EE. UU. como EMD Group, ve mayor valor en cooperar con empresas independientes de inteligencia artificial en lugar de adquirir estas compañías. "Una adquisición no sería una buena idea, ya que el campo se desarrolla tan rápidamente que estas empresas deben permanecer en su propio ecosistema para seguir evolucionando", explicó Guenter.

Merck Healthcare sigue un enfoque cauteloso hacia la tendencia actual de medicamentos para la pérdida de peso. Mientras que empresas como Novo Nordisk y Eli Lilly logran grandes éxitos con sus productos, Merck se mantiene alejado de este mercado y se concentra en cambio en las áreas terapéuticas de oncología, neurología e inmunología.

La empresa con sede en Darmstadt, que también ofrece materiales electrónicos y servicios de ciencias de la vida, ve un gran potencial para los cambios estructurales a través de la IA en la investigación y el desarrollo farmacéutico. "Vemos el mayor potencial de cambio en la investigación y el desarrollo", afirma Guenter. Especialmente en la fase inicial de investigación, que es prolongada, arriesgada y costosa, la IA podría permitir avances significativos.

La IA ya se ha utilizado para el desarrollo de nuevos candidatos a medicamentos, pero la mayoría de estos moléculas descubiertas por la IA todavía se encuentran en las primeras etapas de los ensayos clínicos. Según un estudio de Boston Consulting Group, aproximadamente la mitad de estas moléculas están en el campo de la oncología.

Un informe de Morgan Stanley del año 2022 pronostica que en los próximos diez años se lanzarán al mercado 50 nuevos medicamentos desarrollados mediante IA en todo el mundo. Según Boston Consulting Group, el número de ensayos clínicos con medicamentos experimentales en los que la IA desempeñó un papel aumentó de 27 en 2021 a 67 en 2023.

Merck ha establecido recientemente colaboraciones de IA con la empresa estadounidense-israelí de biotecnología Biolojic Design y la empresa estadounidense Caris Life Sciences. En septiembre pasado, la compañía formó alianzas con los especialistas británicos en IA BenevolentAI y Exscientia para reducir significativamente el tiempo de descubrimiento de fármacos.

Guenter estima que estas colaboraciones podrían acelerar el proceso en un 50% a 60% en comparación con los métodos tradicionales. Esta rapidez se debe a la capacidad de la IA para racionalizar tareas repetitivas y liberar a los científicos de las labores rutinarias, permitiéndoles concentrarse en el trabajo científico y en la interpretación de los resultados.

A pesar de los avances, persisten incertidumbres sobre la seguridad y eficacia de las moléculas descubiertas por la IA en los ensayos clínicos. Los humanos seguirán siendo la máxima autoridad reguladora, apoyados, pero no sustituidos por la IA, destacó Guenter.

Aunque la IA podría simplificar las tareas en el desarrollo clínico, Guenter no espera una reducción significativa del tiempo para los estudios clínicos con pacientes. Sin embargo, espera que las moléculas seleccionadas por la IA tengan una tasa de éxito más alta en el desarrollo clínico en comparación con la investigación convencional. De esta manera, el algoritmo del nuevo socio estadounidense Caris puede procesar grandes volúmenes de datos y crear una lista basada en la probabilidad de éxito.

Guenter espera sólo modestos ahorros gracias a la IA, ya que la mayoría de los costos de un nuevo medicamento se producen durante el desarrollo clínico, especialmente en la fase tardía. "Se trata menos de ahorros masivos y más de reducir el tiempo y aumentar la probabilidad de éxito. Y si se pueden lograr ambos o incluso solo uno, se obtiene una ganancia masiva en la productividad de I+D.

„Creo que la mayor ganancia se encontrará en la fase de investigación más que en la fase de desarrollo clínico”, concluyó Guenter.