La irrupción de la IA da otra dimensión a la industria biotecnológica

Algunas de las compañías con mayor capitalización bursátil ya han llevado a cabo movimientos. El gigante de los microprocesadores Nvidia, cuyo valor en bolsa asciende a 3,271 billones de dólares, comunicó a principios de año que había invertido 76 millones de dólares en la norteamericana Recursion Pharmaceuticals, que en su página web afirma «estar aprovechando la nueva tecnología para crear círculos virtuosos de aprendizaje en torno a conjuntos de datos para construir una empresa biofarmacéutica de próxima generación».

Deepmind, filial de inteligencia artificial de Alphabet (Google), vio claro el papel de los algoritmos para ayudar a comprender la biología de los seres vivos, por lo que en 2018 lanzó AlphaFold, una herramienta que ha dado resultados prodigiosos, al determinar la estructura tridimensional de 200 millones de proteínas, prácticamente todas las que se conocen. Su última creación, presentada en mayo, consiguió un nuevo hito: predecir la estructura y las interacciones de todas las moléculas de la vida con una precisión sin precedentes. Desde la corporación señalan que, con el objetivo de capitalizar el potencial de AlphaFold 3, Isomorphic Labs, laboratorio asociado a DeepMind, ya está colaborando con varias farmacéuticas, con el fin de aplicarlo a desafíos reales relacionados con el diseño de fármacos y, en última instancia, a la generación de nuevos tratamientos que marquen la diferencia en favor de los pacientes. La comunidad científica ha premiado estos avances, ya que recientemente Demis Hassabis y John Jumper, de DeepMind, han sido reconocidos con el Nobel de Química 2024 por sus trabajos.

La inteligencia artificial se ha convertido en un motor de innovación para la biotecnología y ha despertado el apetito empresarial. No es para menos. Un informe de Morgan Stanley Research de hace un par de años pronosticaba que las mejoras en las tasas de éxito del desarrollo de fármacos en etapa temprana como consecuencia del uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático podrían conducir a 50 terapias novedosas adicionales durante diez años, lo que se traduciría en una oportunidad de más de 50.000 millones de dólares.

La firma calculaba, además, que la inversión media necesaria para sacar al mercado un nuevo fármaco es de casi 1.000 millones de dólares, mientras que el coste real de la I+D puede llegar a los 2.500 millones por cada terapia comercializada, si se tienen en cuenta los ensayos abandonados y los fracasos clínicos. Concluye el estudio que los ahorros derivados de la IA pueden ofrecer un valor significativo.

Estamos a las puertas de un cambio de paradigma en el sector. Jorge Tello, coordinador del Grupo de Trabajo de Inteligencia Artificial y Nuevas Tecnologías de AseBio, la Asociación Española de Bioempresas, explica que esta tecnología se está utilizando para mejorar todo el ciclo de vida del producto biotecnológico: desde la detección de dianas terapéuticas de forma automatizada por parte de lo que podríamos llamar biofarmacéuticas digitales, la selección de las sustancias con más probabilidad de éxito para disminuir experimentación animal, la aplicación de algoritmos de IA dentro de los dispositivos médicos, las mejoras en diseño de ensayos clínicos para hacerlos más efectivos y seguros, de modo que los productos estén accesibles por los pacientes cuanto antes…

Las posibilidades no se agotan ahí. «Los algoritmos se han constituido como dispositivos biotecnológicos en sí mismos. Es decir, la IA no solo está permitiendo hacer más efectivo el desarrollo de productos o su funcionamiento, sino que se constituye en sí misma como un producto sanitario (cuando se usa para fines diagnósticos o terapéuticos)», comenta el también fundador y CSO de Savana Medical. La transformación acaba de empezar. «Dado el momento en que nos encontramos, con el sector público con ganas de avanzar, con la experiencia acumulada por parte de nuestros profesionales y empresas, con el apoyo de fondos públicos como los Next Gen… la IA tiene todos los ingredientes para ayudar al sector biotecnológico español a seguir escalando puestos en el ranking internacional, donde ya estamos por encima de lo que nos correspondería en base a nuestro tamaño», dice.

Un horizonte esperanzador que, eso sí, tiene por delante algunos desafíos de calado, como la aprobación de AI Act y su posible solapamiento con la regulación de los dispositivos médicos. «Necesitamos claridad regulatoria desde Europa para conocer cómo debemos certificar los desarrollos que contengan IA, así como organismos preparados para evaluarlos. Se debe abandonar la idea de que la IA es el futuro y mirar alrededor, porque los desarrollos del sector están aquí y necesitan ser certificados de la manera más ágil antes de que nos lleguen los algoritmos de Estados Unidos y perdamos la oportunidad», advierte Tello. Una carrera de fondo estratégica cuya evolución estará muy condicionada por el acceso a información adecuada con la que alimentar estos sistemas.

Ángela Jimeno, doctora en Neurociencias y docente de los grados en Bioinformática, Ingeniería Biomédica y Biomedicina de la Universidad San Jorge, subraya que, como en otros sectores donde se aplican estas técnicas, la calidad de los resultados es directamente proporcional a la de los datos con los que se entrenan los algoritmos y ese es el principal reto. «En diversas ramas de la biotecnología relacionadas con la industria química, biomédica o farmacéutica, se cuenta con bases de datos curadas de las que obtener información fiable y de calidad para alimentar estas herramientas, ya sea con datos estructurados en tablas o grandes repositorios de imágenes», señala la docente, que aclara que en ámbitos como el agrícola o ganadero se están haciendo esfuerzos por parte de la comunidad europea e internacional en conseguir un espacio común de datos que permita aprender sobre las prácticas desarrolladas con el fin de implementar mejoras.

Es un nicho de negocio que está despegando porque su impacto es transversal. «El uso de la inteligencia artificial de la mano de la biotecnología se extiende desde la industria farmacéutica a la química o al sector agrícola», asegura la profesora, que recuerda que el gran potencial de las técnicas de inteligencia artificial o de aprendizaje autónomo es que permiten el tratamiento de grandes volúmenes de datos para identificar patrones clave en el desarrollo de procesos biológicos, una información que proporciona parámetros que vigilar útiles para el diagnóstico o monitorización de procesos.

Anticipación

«Por ejemplo, el análisis de datos genéticos, pertenecientes a una muestra de pacientes, puede ayudar a comprender el origen de una enfermedad rara o determinar en qué punto aparecen las señales tempranas de una patología como el Alzheimer o ciertos tipos de cáncer. En agricultura se está aplicando para monitorización de plagas o evolución de cultivos, lo que permite adelantarse a los daños y ahorrar en pérdidas», concreta. Los beneficios de la IA a la biotecnología y, por consiguiente, a la sociedad en su conjunto están fuera de duda.

Desde la consultora tecnológica Beyond Technology destacan el poder de la inteligencia artificial predictiva en los diagnósticos. «Un ámbito en específico en la industria biomédica es el análisis de imágenes médicas: al hacerlo en muy poco tiempo con grandes cantidades de imágenes, puede detectar signos de enfermedades que pasen desapercibidos para los radiólogos (fallas que pueden deberse, por ejemplo, a la fatiga, que no afecta a la inteligencia artificial)», sostiene Jorge Mandujano, CEO & Chairman of the Board de la compañía, para quien, en última instancia, la IA mejorará los pronósticos para los pacientes mediante diagnósticos más acertados e intervenciones oportunas.

«Esta aplicación va más allá, pues la IA facilita personalizar tratamientos médicos con el análisis de datos, identificando patrones y correlacionándolos para predecir y prevenir riesgos de enfermedades o respuestas a los tratamientos», agrega. Para Mandujano, este tipo de sistemas presentan gran potencial para producir bienestar, así como facilitar significativamente las capacidades y contribuciones de las personas. El experto matiza que no nos reemplazará, «a pesar del estereotipo de esta tecnología como robots con aspecto humano», sino que impulsará las capacidades y las contribuciones que cada persona pueda aportar con ayuda de la IA.

Posición de España

Los distintos países se han volcado en exprimir al máximo el jugo de esta tecnología en aras de fortalecer su industria biotecnológica y España puede sacar músculo. Jorge Tello, de la patronal Asebio, está a diario en contacto con empresas del sector de otros lugares de Europa y Estados Unidos. «Estamos al nivel científico-técnico y de capacidad emprendedora, aunque todavía debemos igualarnos en cuanto a acceso a capital», reflexiona. Cree que hemos sabido aplicar el GDPR de una manera equilibrada, protegiendo los derechos de los individuos sin matar la innovación, «lo que nos da una ventaja temporal frente a nuestros socios». Además, pone en valor que «tenemos una gran digitalización, estamos sabiendo atraer inversión extranjera y somos una potencia en ensayos clínicos, con un sistema público líder y unos profesionales de primer nivel».

Pese a los avances descritos, aboga por no ser autocomplacientes, ya que se trata de una carrera y nos la jugamos no ya como sector, sino como país. «La IA puede ser una de las palancas para transformar el Sistema Nacional de Salud y la economía, puesto que la propia aplicación no solo genera empresas que exportan productos de alto valor añadido, sino soberanía estratégica en materias clave para el futuro», abunda.

Por este motivo, defiende una colaboración estrecha entre las partes implicadas, de modo que tengamos una regulación que proteja al ciudadano y a la vez incentive la innovación y la competitividad: «Por poner un ejemplo, en cuanto a la implantación en España del Reglamento del Espacio Europeo de Datos Sanitarios, podemos elegir hacerlo pensando en un modelo avanzado de gobernanza (que permita acceder a datos a través de una única puerta de entrada), que proteja las inversiones en generación de ensayos, que garantice que los datos tienen la calidad necesaria, que están correctamente anonimizados para que se puedan compartir… es en estos detalles técnicos donde van a estar las claves para que la próxima oleada de desarrollos biotecnológicos con IA ocurran en España, en lugar de fuera».

Emprendimiento

La competencia es frenética, pero las empresas patrias han tomado posiciones. Moa Foodtech es un botón de muestra: a través de la fermentación con microorganismos seleccionados, transforma los residuos de la industria alimentaria en un ingrediente de alto valor que puede aplicarse en productos lácteos, carnes vegetales y snacks. «Nuestra herramienta de IA, llamada Albatros, analiza genomas de microorganismos para identificar aquellos que pueden utilizar los subproductos agroalimentarios como sustratos de crecimiento. Esto nos permite predecir cómo se comportarán en el proceso de fermentación y ajustar condiciones para maximizar la productividad y la composición del ingrediente final», detalla Bosco Emparanza, CEO y cofundador de la compañía, que, gracias a esta herramienta, reduce el tiempo de desarrollo. «Un proceso que antes podía llevar seis meses se optimiza en tan solo minutos, lo cual es una ventaja competitiva clave en la industria», precisa.

Uno de los obstáculos que han superado es la complejidad de los datos biológicos. «Debemos analizar y predecir comportamientos de organismos vivos que tienen respuestas diversas ante diferentes condiciones», apunta el emprendedor, para quien combinar la IA con biotecnología requiere de equipos multidisciplinarios que comprendan ambos universos. Otro desafío es la integración de los resultados de la IA en procesos experimentales reales, garantizando que las predicciones se traduzcan en resultados eficientes en laboratorio y en producción.

Carlos Galmarini fundó Topazium en 2019 con un objetivo: que las personas vivan más años con salud. ¿Cómo? Ayudando a hospitales, biotech, farmas y fabricantes de equipos médicos a generar herramientas analíticas basadas en IA que contribuyan a la detección temprana de enfermedades, el desarrollo de fármacos o la detección de nuevos marcadores moleculares para predecir la evolución de una determinada patología. «La principal ventaja es el análisis masivo de todo tipo de datos médicos de manera integrada, lo que nos permite generar conocimiento de una forma que con herramientas anteriores no era posible. Así surgen correlaciones de los datos e hipótesis que aceleran el proceso en el campo de biomedicina, ya sea en la parte de investigación o en la asistencial», precisa. Aunque tiene sello español, la empresa nació con vocación internacional y la mayoría de sus clientes proceden de Estados Unidos y América Latina.

Preguntado por los desafíos que plantea el empleo de la IA en la biotecnología, Galmarini señala dos: «El acceso a información de calidad y la interpretación de los datos que producen estos sistemas, para lo cual necesitamos talento especializado». Aun así, cree que a futuro las herramientas analíticas serán cada vez más comunes, al alcance de todo el ecosistema de salud. En el apartado investigador, por ejemplo, los equipos, con independencia de su tamaño, podrán adaptarlas a los datos de que disponen, generando así una gran cantidad de hipótesis de trabajo que guiarán los testeos en el entorno real.

El camino hasta hacerse un hueco en el sector con la IA como aliada no es nada sencillo, pero sí la fórmula de éxito para competir en el futuro.