La herramienta de la biofarmacéutica agiliza la selección de los compuestos oncológicos más prometedores para su desarrollo clínico.
Decidir si un compuesto merece pasar a ensayo clínico exige revisar miles de páginas de literatura científica, datos de investigación y criterios regulatorios antes de comprometer inversiones millonarias. PharmaMar ha automatizado buena parte de ese análisis en oncología con un sistema de inteligencia artificial que, según la compañía, reduce hasta quince veces el tiempo necesario para obtener información clave para planificar sus ensayos.
La plataforma se basa en más de veinte agentes de IA que procesan de forma coordinada información científica, clínica, comercial, estratégica y regulatoria. El sistema cruza el conocimiento acumulado por PharmaMar en cuatro décadas de investigación oncológica con publicaciones científicas, guías de práctica clínica y marcos de organismos como la Food and Drug Administration (FDA) estadounidense y la European Medicines Agency (EMA).
El sistema, desarrollado junto a la tecnológica Globant, es capaz de revisar más de 4.500 documentos para priorizar las diez combinaciones tratamiento-indicación más viables de entre más de 8.000 posibilidades y, según la compañía, alcanza más del 90% de precisión en la recuperación de datos complejos. Este trabajo habría llevado meses a los investigadores humanos.
"Disponer de esta visión integrada desde el inicio del desarrollo clínico es clave para tomar decisiones estratégicas sobre dosis, esquemas de tratamiento, posibles combinaciones y selección de indicaciones tumorales", explica Javier Jiménez, director médico de PharmaMar. Según asegura, la herramienta tiene un impacto significativo en el desarrollo temprano de compuestos. "Esto nos permite aumentar la probabilidad de éxito y acelerar los tiempos para poder iniciar los estudios que conduzcan a la aprobación y el acceso a medicamentos innovadores para las personas con cáncer, especialmente en nuestro caso en cánceres raros o con opciones terapéuticas limitada".
Caso de uso
El sistema se ha aplicado al plan de desarrollo de PM54, un compuesto que ha recibido recientemente autorización de la FDA para iniciar un ensayo clínico en combinación con inmunoterapia en tumores sólidos avanzados. En este caso, la IA contribuyó a priorizar la investigación y seleccionar las indicaciones tumorales más adecuados. Para ello, integró los datos preliminares disponibles de los estudios en marcha con la evidencia preclínica, el mecanismo de acción del compuesto, las necesidades médicas no cubiertas y oportunidades de desarrollo en distintos tumores.
PharmaMar ha incorporado esta plataforma como una herramienta de apoyo a los investigadores. La biofarmacéutica lidera desde hace más de once años el ranking europeo de inversión en I+D en relación a los ingresos, según el EU Industrial R&D Investment Scoreboard.
Jiménez asegura que, durante su desarrollo, cada respuesta se ha contrastado con los métodos tradicionales de revisión, "lo que nos ha permitido detectar áreas de mejora en el sistema y en la gestión de datos, para asegurar resultados cada vez más precisos y actualizados".
Asimismo, el sistema aplica criterios estratégicos -científicos, regulatorios, comerciales y de acceso al mercado- definidos por PharmaMar para evaluar la oportunidad y probabilidad de éxito de las distintas opciones disponibles Con todo ello, "proporciona un mapa de calor que permite identificar y priorizar las oportunidades más prometedoras", concluye.
Un apoyo al criterio científico
En una segunda fase, la IA se utilizará para la generación de hipótesis, verificaciones de cumplimiento normativo en tiempo real y la creación automatizada de contenidos para informes científicos. "La IA no reemplaza el criterio científico del equipo, pero permite identificar patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos, integrando datos internos y externos en tiempo real", explica Javier Jiménez, director médico de PhamaMar. En su opinión, esto facilita la generación de hipótesis novedosas y la exploración de nuevas líneas de investigación, lo que acelera "la identificación de oportunidades con mayor probabilidad de éxito y permite que los investigadores se centren en las decisiones estratégicas más relevantes.
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