En una revisión que publica el 17 de julio en la revista Tendencias en ciencias farmacológicas , los investigadores examinaron cómo la inteligencia artificial IA podría afectar el desarrollo de fármacos en la próxima década.
Las grandes farmacéuticas y otros desarrolladores de medicamentos están lidiando con un dilema: la era de los medicamentos de gran éxito está llegando a su fin. Al mismo tiempo, agregar nuevos medicamentos a sus carteras es lento y costoso. Toma un promedio de 10 a 15 años y$ 1.5-2B para llevar un nuevo medicamento al mercado; aproximadamente la mitad de este tiempo y la inversión se dedica a ensayos clínicos.
Aunque la IA aún no ha tenido un impacto significativo en los ensayos clínicos, los modelos basados en AI están ayudando al diseño del ensayo, se están utilizando técnicas basadas en AI para el reclutamiento de pacientes, y los sistemas de monitoreo basados en AI tienen como objetivo aumentar la adherencia al estudio y disminuir las tasas de abandono.
"La IA no es una bala mágica y es un trabajo en progreso, pero promete mucho para el futuro del cuidado de la salud y el desarrollo de medicamentos", dice el autor principal y científico informático Stefan Harrer, investigador de IBM Research-Australia.
Como parte de la revisión y en base a su investigación, Harrer y sus colegas informaron que la IA puede aumentar la tasa de éxito de los ensayos clínicos :
Los autores también identifican varias áreas que muestran la promesa más real de IA para los pacientes. Por ejemplo :
La revisión también evaluó las posibles implicaciones para la industria farmacéutica, que incluyó :
Los autores también identificaron varias conclusiones importantes para los investigadores :
Debido a que los métodos de IA solo han comenzado a aplicarse a los ensayos clínicos en los últimos 5 a 8 años, lo más probable es que pasen otros varios años en un ciclo típico de desarrollo de fármacos de 10 a 15 años antes de que el impacto de AI pueda evaluarse con precisión.
Mientras tanto, es necesaria una investigación y desarrollo rigurosos para garantizar la viabilidad de estas innovaciones, dice Harrer. "Es necesario un trabajo adicional importante antes de que la IA demostrada en estudios piloto pueda integrarse en el diseño de ensayos clínicos", dice.El incumplimiento del protocolo de investigación o el establecimiento prematuro de expectativas irrazonables puede llevar a un debilitamiento de la confianza y, en última instancia, el éxito de la IA en el sector clínico ".
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