Cómo la inteligencia artificial está acelerando las ciencias de la vida

IA en sectores de la industria farmacéutica y biotecnológica

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El ciclo de vida del desarrollo de medicamentos es largo y está plagado de riesgos: toma entre 10 y 15 años en promedio, y finalmente solo el 12 por ciento de los fármacos en ensayos clínicos obtiene la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los EE. UU. (FDA) [1]. Para poner esto en perspectiva, el 22.7 por ciento de todo el gasto global de investigación y desarrollo en 2017 fue en la industria de la salud, solo superado por el 23.1 por ciento en la industria informática y electrónica, sin embargo, el ciclo de vida y el costo del producto son mucho más altos [2]. Por ejemplo, el iPhone original tardó dos años y medio en desarrollarse desde el concepto hasta su lanzamiento, y se estima que se gastaron $ 150 millones en investigación y desarrollo [3]. En contraste, el costo promedio de nuevos medicamentos y productos biológicos es de $ 2.87 mil millones cuando se tienen en cuenta los costos de investigación y desarrollo posteriores a la aprobación, según las cifras publicadas en mayo de 2016 por The Tufts Center for the Study of Drug Development (CSDD) [4]. Para las compañías farmacéuticas que han lanzado más de cuatro medicamentos, el costo promedio está más cerca de los asombrosos $ 5.3 mil millones según el análisis del experto de la industria Matthew Herper de Forbes [5]. La inteligencia artificial puede reducir en gran medida el tiempo que las empresas gastan en investigación y desarrollo de nuevos medicamentos.

Startups de Capital de Riesgo y Capital Privado en Ciencias de la Vida

Varias empresas e inversores de capital de riesgo con visión de futuro han apostado temprano por nuevas empresas de AI en ciencias de la vida. Muchas de las IA en farma y biotecnología se encuentran en fase de descubrimiento de fármacos. La inteligencia artificial puede reducir significativamente el tiempo que se tarda en descubrir nuevos medicamentos, lo que equivale a un ahorro real de costos. La IA se utiliza en el descubrimiento y desarrollo de fármacos de varias maneras:

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• Síntesis orgánica y diseño
• Puntuación de complejidad sintética
• Automatización del diseño de moléculas
• Predecir los resultados de la reacción orgánica
• Síntesis asistida por computadora
• Retrosíntesis asistida por computadora basada en similitud molecular
• Predecir el rendimiento del fármaco en las pruebas
• Descubre el uso fuera de etiqueta
• Predecir la toxicidad antes de los ensayos clínicos
• Medicina personalizada

Por ejemplo, la puesta en marcha de Atomwise implementa redes neuronales convolucionales basadas en estructuras patentadas para predecir la unión de moléculas pequeñas a proteínas, acelerando así el proceso de descubrimiento de fármacos. Su solución AtomNet permite el análisis diario de 10 a 20 mil millones de compuestos químicos, reduciendo el tiempo de descubrimiento y el proceso de optimización de años a semanas. Atomwise es financiado por Y Combinator, OS Fund, Khosla Ventures, Tencent Holdings, Baidu Ventures, Dolby Family Ventures y otros inversores, según Crunchbase.

Biofarmacéutico AIXX con base en Palo Alto, con respaldo de OS Fund, Andreessen Horowitz Bio Fund, CLI Ventures, Stanford-StartX Fund y Softbank Ventures, proporciona una plataforma de descubrimiento de fármacos impulsada por IA para identificar pruebas in vivo con tecnología predictiva.

AI startup Insilico Medicine, fundada en 2014 por Alex Zhavoronkov (respaldado por Pavillion Capital, WuXi appTec, BOLD Capital de Peter Diamandis y otros), utiliza redes generativas adversas (GAN) para el descubrimiento de nuevas moléculas de fármacos, el desarrollo de biomarcadores y la investigación del envejecimiento [6].

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BenevolentAI, con sede en Londres, tiene como objetivo implementar AI en todo el proceso de I + D, no solo en la fase de descubrimiento de fármacos. A partir de abril de 2018, la puesta en marcha de AI cuenta con $ 200 millones de las oficinas familiares, Woodford Investment Management y otros inversores [7]. Tiene un medicamento para el Parkinson en ensayos clínicos de Fase 2B y un medicamento ALS planificado para ensayos en cinco años [8].

Inversiones AI por gigantes farmacéuticos globales

Las principales 15 compañías farmacéuticas clasificadas según los ingresos de 2017 según FiercePharma son Johnson & Johnson ($ 76 mil millones), Roche ($ 54 mil millones), Pfizer ($ 53 mil millones), Novartis ($ 50 mil millones), Sanofi ($ 41 mil millones), Merck & Co. $ 40 mil millones), GlaxoSmithKline ($ 39 mil millones), Bayer ($ 29 mil millones), AbbVie ($ 28 mil millones), Gilead Sciences ($ 26 mil millones), Eli Lilly ($ 23 mil millones), Amgen ($ 23 mil millones), AstraZeneca ($ 23 mil millones) $ 22 mil millones) y Bristol-Meyers Squibb ($ 21 mil millones) [9]. Aquí hay algunos ejemplos de cómo las tres principales compañías en esta lista incorporan inteligencia artificial:

Johnson y Johnson

Las ciencias de la vida de Johnson & Johnson Innovation tienen una incubadora llamada JLABS. Sus startups residentes con tecnología AI incluyen Analytics 4 Life [10], WinterLight Labs [11], A2A Pharmaceuticals, Envisagenics, Fited, Human Microbiology Institute y Savor Health [12].

Roche

La compañía de medicina de precisión GNS Healthcare anunció una colaboración con la filial de Roche Genentech para descubrir y validar nuevos fármacos oncológicos y marcadores de respuesta del paciente [13].

Pfizer

Pfizer colabora con IBM Watson Health for Drug Discovery para ayudar en la investigación y el desarrollo inmuno-oncológicos [14]. IBM Watson Health for Drug Discovery es una solución de IA que contiene datos de cuatro millones de patentes, 25 millones de resúmenes de Medline y más de un millón de artículos de revistas médicas de texto completo que se actualizan regularmente.

Pfizer y XtalPi (respaldados por Google, Sequoia China y Tencent) colaboran para combinar la mecánica cuántica y el aprendizaje basado en máquinas de IA para predecir propiedades farmacéuticas de compuestos moleculares para el descubrimiento y desarrollo de fármacos [15].

Ha habido desarrollos recientes en soluciones de descubrimiento de drogas de IA en las principales instituciones académicas. Un equipo de investigación de Stanford desarrolló un método para el descubrimiento de fármacos con “aprendizaje único” que reduce en gran medida la cantidad de datos necesarios para identificar nuevos medicamentos [o]. En mayo de 2018, los investigadores del MIT formaron el consorcio Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis con socios industriales que incluyen a Pfizer, Lilly, Bayer, BASF, Amgen, WuXi, Sunovion y Novartis [16].

Las industrias farmacéutica y biotecnológica están listas para la disrupción de la inteligencia artificial. Las compañías biofarmacéuticas estadounidenses gastan $ 75 mil millones en investigación y desarrollo anualmente [17]. Tanto las startups como los gigantes corporativos están invirtiendo en soluciones de tecnología de inteligencia artificial para acortar el tiempo de desarrollo de fármacos, obtener ventajas sobre la competencia y mantenerse viables en el futuro.

Referencias

1. PhRMA. “Perfil de la industria biofarmacéutica 2017”. Consultado el 4 de julio de 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.

2. Statista. “Porcentaje del gasto mundial en investigación y desarrollo en 2017, por industria”. Consultado el 4 de julio de 2018. https://www.statista.com/statistics/270233/percentage-of-global-rundd-spending-by-industry/

3. Nieto-Rodriguez, Antonio. “¿Es el iPhone el mejor proyecto de la historia?” CIO . 3 de noviembre de 2017.

4. DiMasi, Joseph A., Grabowski, Henry G., Hansen, Ronald W. “Innovación en la industria farmacéutica: nuevas estimaciones de los costos de I + D”. Revista de Economía de la Salud . Mayo de 2016

5. Herper, Matthew. “¿Cuánto cuesta la innovación farmacéutica? Una mirada a 100 empresas “. Forbes . 11 de agosto de 2013.

6. Hale, Conor. “Pfizer lanza una nueva colaboración con XtalPi para el modelado de drogas con IA”. FierceBiotech . 9 de mayo de 2018.

7. Lunden, Ingrid. “BenevolentAI, que usa AI para desarrollar medicamentos y soluciones energéticas, obtiene $ 115M a una valoración de $ 2B”. TechCrunch . 18 de abril de 2018.

8. Ibid .

9. Sagonowsky, Eric. “Las 15 principales compañías farmacéuticas para los ingresos de 2017”. FiercePharma . 15 de mayo de 2018.

10. Johnson & Johnson (2017, 11 de mayo). Johnson & Johnson Innovation anuncia más de 40 empresas residentes ahora en JLABS @ Toronto [Comunicado de prensa]. Obtenido de https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-announces-40-resident-companies-now-jlabs-toronto

11. Johnson & Johnson (2018, 5 de enero). Johnson & Johnson Innovation Champions Leading Edge Science con 15 nuevas colaboraciones con potencial para impactar las vidas de los pacientes [Comunicado de prensa]. Obtenido de https://www.jnj.com/media-center/press-releases/johnson-johnson-innovation-champions-leading-edge-science-with-15-new-collaborations-with-potential-to-impact- pacientes-vidas

12. Johnson & Johnson (2018, 21 de junio). Johnson & Johnson Innovation abre JLABS @ NYC en colaboración con el Estado de Nueva York y el New York Genome Centre [Comunicado de prensa]. https://jlabs.jnjinnovation.com/news/johnson-johnson-innovation-new-york-state-and-new-york-genome-center-collaborate-launch

13. GNS Healthcare (2017, 19 de junio). GNS Healthcare anuncia la colaboración para impulsar el desarrollo de fármacos contra el cáncer con la plataforma de inteligencia artificial y Simulación de aprendizaje de máquinas causadas por REFSTM [Comunicado de prensa]. Obtenido de http://www.gnshealthcare.com/news/gns-healthcare-announces-collaboration-to-power-cancer-drug-development/

14. Pfizer (2016, 1 de diciembre). IBM y Pfizer aceleran la investigación de inmuno-oncología con Watson for Drug Discovery [Comunicado de prensa].

15. Altae-Tran, Han. Ramsundar, Bharath, Pappu, Aneesh S., Pande, Vijay. “Descubrimiento de bajo nivel de medicamentos con One-Shot Learning”. American Chemical Society. 3 de abril de 2017.

16. Koperniak, Stefanie. “Aplicar el aprendizaje automático a los desafíos en la industria farmacéutica”. MIT News . 17 de mayo de 2018.

17. PhRMA. “Perfil de la industria biofarmacéutica 2017”. Consultado el 4 de julio de 2018. http://phrma-docs.phrma.org/industryprofile/pdfs/2017IndustryProfile_Brochure.pdf.