La ONG europea Drugs for Neglected Diseases Initiative (Iniciativa para las Drogas para Enfermedades Olvidadas) busca tratamientos para enfermedades que generan poco interés.
En abril pasado, la entidad lanzó una asociación con BenevolentAI, una empresa británica que busca desarrollar moléculas gracias a la Inteligencia Artificial.
A principios de 2020, la empresa escocesa Exscientia, en asociación con la farmacéutica japonesa Sumitomo Dainippon, desarrolló la primera molécula "construida" gracias a la IA que entró en un ensayo clínico.
En una visita a los locales en París de la empresa emergente francesa Iktos, fundada en 2016, no hay microscopios ni aparatos tradicionales de biología ni ningún empleado en bata blanca.
En cambio, hay computadoras analizando datos a una velocidad inalcanzable para cualquier ser humano durante las 24 horas.
"La idea es usar datos que ya existen para obtener nuevas moléculas que sean interesantes, de una forma más rápida", explicó Yann Gaston-Mathé, dirigente y cofundador de Iktos.
Para ello, su equipo utilizó una base de datos global con la información de 100 millones de moléculas.
"A partir de estos datos creamos un modelo que va a generar automáticamente nuevas moléculas e identificar aquellas que puedan ser activas para objetivos biológicos de interés", explicó.
Iktos además tiene una plataforma de búsqueda de moléculas que entrega datos a farmacéuticas abonadas a este servicio.
Aqemia, una joven empresa de Francia, desarrolló una plataforma para descubrir medicamentos gracias a la física estadística inspirada en la física cuántica.
Si bien las empresas nuevas están a la vanguardia, los laboratorios están cada vez más interesados en esta área.
Prueba de ello son inversiones como las del gigante estadounidense Bristol-Myers Squibb, la cual llegó a un acuerdo con Exscientia el año pasado y podría entregarle más de u$s1.000 millones.
En 2019 el laboratorio suizo Novartis y Microsoft anunciaron un acuerdo de colaboración.
Pero eso no necesariamente implica el fin de la química de laboratorio.
Este nuevo campo enfrenta dificultades importantes, como el acceso a datos que sean susceptibles de ser explotados y la necesidad de encontrar especialistas, que dominen por un lado la inteligencia artificial y por otra parte tengan conocimientos de farmacología.
Además hay un aspecto reglamentario muy importante, agregó Thomas Borel, especialista de Leem. "Para que un medicamento sea aceptado, es necesario que los sistemas reguladores reconozcan el valor del algoritmo", señaló.
"Hace años que los medicamentos son concebidos con la ayuda de computadoras", comentó por su parte Gaston-Mathé.
Y completó: "Su objetivo es aportar herramientas adicionales a los químicos sin querer reemplazar al hombre por la máquina", según una nota del sitio diariolasamericas.com.