La adopción de inteligencia artificial (IA) en ensayos clínicos está redefiniendo cómo las grandes farmacéuticas planifican, ejecutan y documentan sus estudios, permitiendo que actividades que antes demoraban semanas, como la selección de centros de investigación, se completen en cuestión de horas con precisión y eficiencia sin precedentes. Este cambio representa no solo una mejora operativa significativa, sino también ahorros sustanciales en costos asociados a la puesta en marcha y ejecución de ensayos, que tradicionalmente representan una de las fases más costosas dentro del desarrollo de nuevos medicamentos.

En 2023, Novartis empleó IA para optimizar el proceso de selección de centros de ensayo en un estudio masivo de 14.000 participantes para su medicamento contra el colesterol Leqvio. Lo que tradicionalmente requeriría entre cuatro y seis semanas de análisis y decisiones, se transformó en una reunión de solo dos horas, logrando además inscribir participantes con mínima desviación del objetivo inicial. Ejecutivos de la compañía explican que estos avances no solo reducen tiempos, sino que permiten cerrar inscripciones con mayor precisión, reduciendo retrasos que históricamente han lastrado los cronogramas de desarrollo.

Además de la selección de sitios, la IA está cambiando la preparación y revisión de documentación regulatoria que los ensayos requieren para su aprobación en distintos mercados. Algunos laboratorios como Pfizer, AstraZeneca y Roche han reportado que sus equipos deben rastrear miles de páginas de registros clínicos, datos de seguridad y reportes de fabricación para presentarlos ante agencias reguladoras. La inteligencia artificial genera borradores automáticos y consistentes de estos documentos, lo que recorta semanas enteras del proceso administrativo y reduce la necesidad de consultores externos costosos.

Estas mejoras operativas no solo recortan tiempos, sino que representan un impacto económico tangible: se estima que el desarrollo de un nuevo medicamento puede costar hasta 2.000 millones de dólares y prolongarse por una década o más, desde la formulación inicial hasta la comercialización. La automatización basada en IA se posiciona como una herramienta esencial para contener estos costos crecientes y acelerar la eficiencia en la industria.

Más allá de casos puntuales, informes de consultoras globales señalan que el uso de IA puede aumentar la productividad en desarrollo clínico entre 35% y 45% en los próximos años, al tiempo que reduce plazos en tareas clave como diseño de ensayos, análisis de datos y redacción de informes regulatorios. Además, herramientas de IA generativa están siendo usadas para generar borradores de protocolos y análisis en fracciones del tiempo que requerirían equipos humanos, con mayor consistencia y menor probabilidad de error.

No obstante, los expertos subrayan que el uso de IA aún no ha derivado en descubrimientos de moléculas revolucionarias por sí sola, y que el desarrollo de nuevos tratamientos sigue dependiendo de la ciencia básica y los ensayos clínicos tradicionales en su núcleo. Si bien asociaciones como Eli Lilly y NVIDIA están explorando herramientas avanzadas para mejorar la probabilidad de éxito de nuevos compuestos, la verdadera revolución del descubrimiento farmacéutico mediante IA todavía está en una fase temprana de demostración de resultados clínicos significativos.

A medida que las compañías farmacéuticas y reguladores amplían su confianza en sistemas de IA para ensayos clínicos, se espera que estos avances continúen consolidándose. Según proyecciones de mercado, la inversión global en IA aplicada a la industria farmacéutica sigue en expansión y podría llegar a movilizar decenas de miles de millones de dólares en la próxima década, impulsada por la necesidad de eficiencia, precisión y competitividad.

Fuente: Vandal El Español.