El entusiasmo que brota en torno a la inteligencia artificial (IA) se ha extendido al sector de la biotecnología, con un flujo constante de historias sobre cómo la IA está ayudando a facilitar el descubrimiento de fármacos, desde un antibiótico que se muestra prometedor contra las bacterias resistentes a los medicamentos hasta un nuevo tratamiento para la psoriasis con potencial de ventas multimillonario. Estas cuentas han despertado el interés de los inversores dadas las afirmaciones de que la IA puede acelerar el desarrollo de fármacos, reducir costos y mejorar los resultados. De hecho, un informe de Morgan Stanley del año pasado estimó que la IA y el aprendizaje automático (un subconjunto de la IA) podrían dar lugar a 50 medicamentos novedosos adicionales por un valor de más de 50.000 millones de dólares en ventas durante un período de 10 años.1
Primeros signos del potencial de la IA
La emoción tiene algo de mérito. La IA se está implementando en todo el sector y muestra los primeros signos de su potencial. Las vacunas de ARNm de COVID-19, por ejemplo, se desarrollaron en un tiempo récord gracias a los algoritmos de IA que ayudaron a diseñar ARNm sintético, identificar objetivos de fármacos/vacunas y automatizar los pasos de control de calidad. En la detección del cáncer de mama, las imágenes en 3D basadas en IA mejoran las posibilidades de detectar antes el cáncer de mama invasivo y reducen la cantidad de imágenes que los radiólogos deben revisar. Y en un informe reciente, la Administración de Drogas y Alimentos dijo que está viendo un aumento significativo en las presentaciones de medicamentos con componentes basados en IA y espera que el número se acelere a partir de aquí.2
Manteniendo la perspectiva
Sin embargo, como con cualquier nueva tecnología, creemos que es importante que los inversores recuerden el resultado final. Si bien puede parecer que la IA está acelerando los avances médicos, estos avances a menudo se basan en una amplia investigación y desarrollo, con la IA desempeñando un papel de apoyo. Moderna, que desarrolló una de las vacunas de ARNm contra el COVID, pasó años perfeccionando el ARNm sintético y recopilando y analizando datos que luego podrían aprovecharse para combatir el COVID. Y cuando se trata del desarrollo de fármacos, será difícil que la IA cambie drásticamente ciertos aspectos que requieren mucho tiempo. Estos incluyen el desarrollo clínico (los ensayos clínicos de fase 1, 2 y 3 que prueban la eficacia y la seguridad en los pacientes) y las presentaciones y revisiones reglamentarias, que en conjunto pueden tardar muchos años en completarse.
Hoy en día, es posible invertir en las llamadas empresas de biotecnología digital que utilizan IA para desarrollar nuevas moléculas. Y si bien estas empresas están progresando en la construcción de proyectos de medicamentos, pueden pasar muchos años antes de que las empresas lancen una terapia al mercado, incluso cuando algunas de estas acciones se ven impulsadas por el entusiasmo de la IA.
Dicho esto, se ha logrado un progreso más tangible en lo que respecta a herramientas y métodos computacionales para ayudar a mejorar el desarrollo preclínico de fármacos. Hoy, las mejores empresas de biotecnología están aprovechando estas herramientas, beneficiando a las empresas que las proporcionan.
En resumen, creemos que la IA tiene un futuro importante en la biotecnología, con el potencial de acelerar el descubrimiento de fármacos y facilitar tratamientos efectivos y específicos para los pacientes. Pero, en última instancia, el valor de las empresas detrás de la tecnología se derivará de los productos creados, cuyo éxito depende de los datos clínicos que llevará años producir. Hasta que dichos datos estén disponibles, creemos que los inversores deben abordar la IA en biotecnología con precaución.
Tribuna de opinión de Andy Acker y Agustín Mohedas, gestores de cartera de Janus Henderson Investors.
1 Morgan Stanley, «Why Artificial Intelligence Could Speed Drug Discovery», 9 de setembro de 2022.
2 U.S. Food and Drug Administration, «Using artificial Intelligence & Machine Learning in the Development of Drug & Biological Products», 16 de maio de 2023.
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