Roche y Sanofi lideran la inversión del 'farma' en Inteligencia Artificial

Apostando por la IA. Roche y Sanofi lideran el ranking de mayor inversión para el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector farmacéutico. En 2022, uno de cada diez acuerdos entre farmacéuticas y compañías tecnológicas iba introducido a esta tecnología, un 3,8% más que hace un lustro.

Roche en 2021 firmó una alianza con Recursion Pharmaceuticals para el desarrollo de programas terapéuticos de moléculas dirigidas al cáncer gastrointestinal y áreas claves neurológicas. Este convenio tuvo un pago inicial de 137 millones de euros.

Mientras,Sanofi alcanzó un convenio con Exscientia en 2022. Con el objetivo de utilizar la IA en la investigación de quince moléculas para curar enfermedades oncológicas e inmunológicas, con un pago inicial de 91 millones de euros.

La consultora Iqvia afirma que el número de contratos se seguirá incrementando a medida que los principales agentes busquen ampliar y optimizar sus actividades de Investigación y Desarrollo (I+D).

Roche hizo un pago inicial de 91 millones de euros en su acuerdo con Recursion Pharmaceuticals

Por su parte, Gilead firmó un acuerdo con Insitro por 960 millones de euros, con el objetivo de utilizar la IA en su plataforma insitrohumana para desarrollar terapias contra la esteatohepatitis no alcohólica. Por otra parte, la empresa estadounidense Lilly ha decidido firmar nuevas asociaciones para introducir la Inteligencia Artificial en su cartera y junto con Verge Genomic ha alcanzado un acuerdo de 660 millones de euros para la búsqueda de nuevos tratamientos para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA).

La mayoría de los métodos tradicionales para tratar las diversas patologías a través de fármacos suponen altos costes y prolongado tiempo. Además, muchos de estos proyectos no llegan a ser comercializados ni producidos para los mercados farmacéuticos.  

El uso de la IA tiene como prioridad que los nuevos procesos sean más rápidos, eficaces y tengan un coste menor que los métodos tradicionales. Esta tecnología puede clasificar y comparar a través de algoritmos las infinitas propiedades de posibles moléculas que los humanos no podrían analizar debido a la gran cantidad de datos.

También puede predecir compuestos prometedores para la creación de un medicamento, identificar y validar dianas farmacológicas, y permite mejorar las estructuras de los tratamientos que ya existen.