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Los avances de la inteligencia artificial (IA) y la tecnología han redituado beneficios en la cadena de producción de medicinas y vacunas, acelerando los procesos y obteniendo resultados en tiempo real. Mientras el mundo sigue debatiendo los pros y contras de la aplicación de esta herramienta, algunos sectores de la biotecnología han saltado a la siguiente etapa llevando las posibilidades de la IA a otro nivel.
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En una reciente charla para inversores, Moderna, que se especializa en el diseño en ARN mensajero (ARNm o RNAm), presentó casos prácticos de cómo la organización está construyendo una empresa de IA en tiempo real.
Como ejemplo se graficó que la IA ayudó a optimizar cada aspecto de la cadena de valor, desde el diseño del fármaco hasta la fabricación comercial. La empresa presentó un estudio de su terapia neoantígena individualizada (INT), mRNA-4157 (V940), donde aprovecha una serie de algoritmos de IA totalmente autónomos e integrados.
“Estos algoritmos patentados diseñan la terapia específica para cada paciente. Los algoritmos de IA también se emplean para optimizar la fabricación y entrega oportuna de INT al paciente”, refiere un comunicado de Moderna al respecto.
Del ordenador a la IA
“Al igual que el ordenador personal cambió nuestra forma de trabajar y vivir, la IA transformará por completo nuestra vida cotidiana”, dijo Stéphane Bancel, consejero delegado de Moderna, durante la presentación que fue transmitida vía online.
“Fuimos construidos sobre la premisa de que el flujo natural de información en la vida, el ARNm, se puede utilizar para desarrollar medicamentos transformadores, y al integrar la IA en cada aspecto de cómo trabajamos, estamos acelerando nuestra misión de ofrecer el mayor impacto posible a las personas a través de medicamentos de ARNm”, expresó en otro momento Stéphane Bancel.
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Por otra parte, Brad Miller, director de Información de la citada empresa, puntualizó que mientras que el 90% de los ejecutivos tecnológicos creen que la IA es el centro de la próxima revolución tecnológica, sólo el 10% de los proyectos de IA llegan a la fase de producción. “Estamos comprometidos no solo a cambiar esta narrativa, sino a predicar con el ejemplo”, dijo Miller.
En esa línea, agrega el comunicado, también se mantiene una cultura centrada en la IA a través de oportunidades educativas para los empleados y herramientas fáciles de implementar impulsadas por la IA.
Para entender, la plataforma de ARNm de Moderna se basa en los continuos avances de la ciencia básica y aplicada del ARNm, la tecnología de suministro y fabricación, y ha permitido el desarrollo de terapias y vacunas para enfermedades infecciosas, inmuno-oncológicas, patologías raras, cardiovasculares y autoinmunes, enfatiza por otra parte el documento de difusión.
Ventajas de la IA en la biotecnología
Pero a pesar del hecho de que algunas instancias ya hayan pasado al siguiente nivel, no debemos dejar de tener en cuenta que la capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones rápidas y precisas ha abierto nuevas puertas para la investigación y el desarrollo de vacunas. Sin embargo, también plantea desafíos y preocupaciones. A saber, algunas ventajas son:
Mayor velocidad en el desarrollo. La IA permite acelerar el proceso de investigación y desarrollo de vacunas al analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Esto se traduce en una mayor velocidad en la identificación y selección de candidatos prometedores para su desarrollo.
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Optimización de la dosis y formulación. La IA puede ayudar a determinar la dosis y formulación adecuadas de una vacuna al realizar análisis en tiempo real de los datos clínicos y de laboratorios disponibles. Esto garantiza una mayor eficacia y seguridad de la vacuna.
Diseño de vacunas personalizadas. La IA puede utilizar perfiles genéticos individuales para diseñar vacunas personalizadas, lo que podría aumentar la eficacia y minimizar los efectos secundarios.
Detección de patrones y tendencias. La IA puede identificar patrones y tendencias en los datos de ensayos clínicos y epidemiológicos, lo que ayuda a comprender mejor la efectividad de las vacunas y a predecir futuros brotes.
Desventajas de la IA en la biotecnología
Falta de comprensión completa. Aunque la IA puede analizar grandes cantidades de datos, aún hay limitaciones en cuanto a la comprensión completa de la biología y los mecanismos de acción de las vacunas. Esto puede llevar a resultados imprecisos o inexactos.
Riesgos de seguridad y privacidad. La utilización de la IA implica el manejo y almacenamiento de grandes cantidades de datos sensibles. Existe el riesgo de que esta información pueda ser vulnerada y comprometida, lo que plantea preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad de los datos.
Dependencia tecnológica. La implementación de la IA en la producción de vacunas requiere una infraestructura tecnológica sólida y personal capacitado. Esto puede generar una dependencia excesiva de la tecnología y dificultar el acceso a las vacunas en regiones con recursos limitados.
Sesgo en los algoritmos. Existe la posibilidad de que los algoritmos utilizados por la IA puedan estar sesgados, lo que podría llevar a decisiones injustas o discriminatorias en la selección de candidatos para el desarrollo de vacunas.
La aplicación de la Inteligencia Artificial en la elaboración de vacunas presenta numerosos beneficios y desafíos éticos. Es crucial abordar de manera adecuada estos desafíos para garantizar que la IA se utilice de manera ética y responsable.