Ciencia y Tecnología

Esta herramienta predice fracasos de productos farmacéuticos

Innoplexus, compañía con sede en las afueras de Fráncfort, utiliza un algoritmo para analizar líneas de medicamentos.

Por Eyk Henning y Jeremy Kahn

Jueves 11 de abril de 2019

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Antes de que el medicamento experimental de Biogen contra el Alzheimer fracasara en un ensayo el mes pasado, analistas encuestados por Bloomberg estimaron ventas anuales por un total cercano a US$ 3.700 millones para 2023. Una firma alemana de inteligencia artificial llegó a una conclusión diferente.

Innoplexus, compañía con sede en las afueras de Fráncfort, utiliza un algoritmo para analizar líneas de medicamentos de farmacéuticas que asegura toma más en cuenta los datos y el contexto que cualquier otra herramienta. Su evaluación de aducanumab de Biogen dio una probabilidad de entre 70 y 90% de que el ensayo no alcanzaría su objetivo.

Eliminar las conjeturas de los nuevos estudios de medicamentos sería el sueño de cualquier inversionista farmacéutico. Sacar un solo producto al mercado tiene un costo estimado cercano a US$ 2.600 millones y cuando los medicamentos llamados a ser un éxito fallan en las etapas finales de su desarrollo, tanto fabricantes de medicamentos como sus accionistas sienten el dolor. Después de suspender aducanumab, Biogen perdió US$ 18.000 millones en valor en un solo día.

Muchos analistas también tenían dudas acerca del medicamento, incluso sin conocimiento basado en inteligencia artificial. La caída bursátil, si bien significativa, indicó que los inversionistas habían considerado un 50% de probabilidad de que la prueba tuviera éxito, según Asthika Goonewardene, analista de Bloomberg Intelligence. Las preocupaciones eran muchas debido a decepciones previas con compuestos similares.

El software de aprendizaje de Innoplexus puede rastrear hasta 5.000 millones de páginas web al día para evaluar las probabilidades de los resultados de ensayos clínicos. El sistema construye una red gigante de relaciones entre datos, utilizando un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural para determinar si ciertos enfoques son prometedores.

La información se envía, junto con otros 350 puntos de datos, a un algoritmo de inteligencia artificial que trata de predecir la probabilidad de éxito de un fármaco en particular. Estos otros puntos de datos incluyen registros de seguimiento de hospitales en la realización de ensayos y qué tan bien los humanos absorben ciertos componentes de los medicamentos, de acuerdo con el fundador de Innoplexus, Gunjan Bhardwaj.

El enfoque permite que el sistema evalúe el riesgo científico del fracaso de un ensayo, ya sea porque es el medicamento equivocado o va enfocado al proceso fisiológico incorrecto, así como la posibilidad de que un grupo particular de investigadores no pueda realizar el ensayo con éxito debido al bajo reclutamiento de pacientes u otros factores, explicó Bhardwaj, graduado del Instituto Indio de Tecnología en Bombay, que ha trabajado en Boston Consulting Group y en la consultora EY.

Las pruebas de Innoplexus en 20.000 ensayos clínicos completados arrojaron, aunque de forma retrospectiva, que pronostica correctamente el resultado en cerca del 85 por ciento de los casos, incluido el fracaso de un importante ensayo de Bristol-Myers Squibb ligado al cáncer de pulmón y un exitoso estudio sobre un tratamiento contra el mieloma de Johnson & Johnson.

Al igual que muchos otros programas similares, Innoplexus es una especie de caja negra incluso para sus creadores, aunque determinaron algunas variables que inclinaron su software hacia una visión negativa respecto a las posibilidades de aducanumab. Por ejemplo, registros de seguimiento de algunos hospitales que realizaron la prueba sugirieron un fracaso, detalló la compañía.

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