El objetivo de la empresa es utilizar la IA para reducir drásticamente el tiempo y el dinero necesarios para desarrollar nuevos fármacos.
PUBLICIDAD
Una nueva empresa francesa aprovecha los principios de la física basados en la inteligencia artificial con la esperanza de acelerar el proceso de fabricación de nuevos medicamentos. En la actualidad, el desarrollo de un nuevo medicamento lleva a una empresa entre 10 y 15 años de media, con investigaciones realizadas en un entorno de laboratorio y muchas pruebas de ensayo y error antes de entrar en las múltiples fases de los ensayos clínicos con humanos. También es un proceso caro, ya que sólo entre el 10% y el 20% de los fármacos experimentales que se someten a ensayos clínicos acaban siendo aprobados.
Esos son problemas que Aqemia, con sede en Francia, está tratando de resolver. La compañía, fundada en 2019 por el investigador de física cuántica Maximilien Levesque y por la exconsultora de Boston Consulting Group Emmanuelle Martiano, tiene como objetivo utilizar la inteligencia artificial (IA) para crear de manera más eficiente nuevas moléculas para medicamentos que tratan cánceres de cabeza, cuello y tórax, como el cáncer de pulmón. Su objetivo es "desarrollar medicamentos más rápidamente, de forma frugal y precisa", explicó a 'Euronews Health' la Dra. Véronique Birault, vicepresidenta de Ciencias Traslacionales de Aqemia, en el nuevo centro de la empresa en Londres, inaugurado en enero.
Para ello, Aqemia utiliza tanto la IA como la física fundamental, en la que Levesque trabajó durante su carrera académica. Muchas empresas sanitarias están recurriendo a herramientas de IA en el proceso de descubrimiento de fármacos, pero normalmente necesitan ser entrenadas con un gran corpus de datos, que no siempre existe para estas nuevas moléculas, según Levesque. Por ejemplo, "no hay miles y miles y miles de millones de fármacos para el cáncer de pecho" con los que entrenar los modelos de IA, explica Levesque a 'Euronews Health'.
En lugar de alimentar su modelo de IA con datos brutos, el equipo lo alimenta con las reglas de la física a nivel de átomos y moléculas vinculadas a enfermedades específicas. Esto incluye una ecuación matemática que Levesque resolvió y que, según el equipo, puede aprovecharse para identificar "mejores moléculas" que sean "más eficaces". Y señala: "Es como si, en lugar de tragarte listas de números, un profesor de matemáticas te enseñara a contar".
El creciente papel de la IA en la medicina
Aqemia no es la única empresa que apuesta por la IA para el descubrimiento de fármacos. En todo el mundo, 10 grandes empresas farmacéuticas han firmado más de 130 acuerdos de colaboración con IA desde 2021. Los modelos de IA pueden analizar rápidamente conjuntos de datos para descubrir patrones, ayudando a los científicos a predecir qué moléculas están vinculadas a ciertas enfermedades e identificando candidatos prometedores para nuevos medicamentos o tratamientos.
Hasta cierto punto, también pueden ayudar a predecir cómo responderán las personas a los nuevos fármacos. Por ejemplo, el sistema AlphaFold de Google -que ganó el Premio Nobel de Química en 2024- utiliza IA para predecir la estructura 3D de una proteína y cómo interactuará con otras moléculas.
Según Levesque, Aqemia ha firmado acuerdos de colaboración con gigantes farmacéuticos como Sanofi, Servier y Johnson & Johnson para investigar posibles nuevos fármacos. Pero advirtió que, aunque la empresa se esfuerce por acelerar la fase de desarrollo molecular, no puede influir en la fase de desarrollo clínico, que dura una media de nueve años.
Algunas investigaciones indican que esto también puede estar cambiando. Un puñado de moléculas descubiertas por la IA se encuentran en la fase inicial de los ensayos, y los fármacos relacionados con el cáncer representan aproximadamente la mitad de los que se encuentran en estudios de fase uno y fase dos. Aqemia podría formar parte de la próxima oleada. "Nuestros programas internos avanzan y ya tenemos programas que demuestran su eficacia y no toxicidad en ratones con cáncer", afirmó. La empresa espera iniciar los ensayos clínicos de las nuevas moléculas a finales de 2026 o principios de 2027.