Aunque la intención de adoptar inteligencia artificial (IA) en la industria farmacéutica y biotecnológica de Corea del Sur es elevada, la escasez de profesionales especializados ha emergido como el principal desafío para la expansión del desarrollo de nuevos fármacos con IA. Aproximadamente el 90% de las organizaciones encuestadas utilizan IA o están considerando su adopción, mientras que el 67,3% reporta no contar con personal especializado en esta tecnología.
El Instituto de Investigación en IA para Nuevos Fármacos de la Asociación de Industrias Farmacéutica y Biotecnológica de Corea presentó el 31 de julio los resultados de un estudio realizado a través del Comité Especializado en Desarrollo de Nuevos Fármacos con IA. La muestra incluyó 44 organizaciones nacionales del sector farmacéutico y biotecnológico, empresas especializadas en IA, instituciones académicas y centros de investigación, con la participación de 55 profesionales.
Segun los resultados, de los 55 encuestados, 26 confirmaron que actualmente utilizan IA en el desarrollo de nuevos fármacos. Las modalidades de aplicación se distribuyeron así: 10 personas mediante uso interno, 9 mediante subcontratación externa, y 7 combinando ambos enfoques. Un total de 23 encuestados indicaron que están evaluando o planificando la adopción de IA, mientras que 6 respondieron que no tienen planes de implementarla.
Entre quienes ya utilizan IA, los campos de aplicación mencionados (respuestas múltiples) fueron: identificación de moléculas candidatas y optimización de moléculas candidatas, ambos con 15 menciones cada uno. Siguieron identificación de compuestos (11 personas), mecanismo de acción (9 personas), identificación y validación de blancos moleculares (8 personas), estudios preclínicos (6 personas), ensayos clínicos (4 personas), y redescubrimiento de fármacos (4 personas).
Respecto a los campos que las organizaciones desean desarrollar en el futuro, los medicamentos sintéticos fueron los más mencionados con 27 respuestas (49,1%). Les siguieron biofármacos y terapias basadas en anticuerpos con 12 menciones (21,8%), degradación selectiva de proteínas (TPD) con 6 (10,9%), conjugados anticuerpo-fármaco (ADC) con 5 (9,1%), y sistemas de administración de fármacos (DDS) con 3 (5,5%).
Sin embargo, la disponibilidad de profesionales especializados en IA sigue siendo insuficiente. El 67,3% de los encuestados (37 personas) reportó no contar con personal especializado en IA dentro de sus departamentos de desarrollo de nuevos fármacos. El desglose fue: 10 personas (18,2%) con 4 o más especialistas, 4 personas (7,3%) con 1 especialista, 3 personas (5,5%) con 2 especialistas, y 1 persona (1,7%) con 3 especialistas.
Cuando se les preguntó sobre las razones de esta carencia de profesionales (respuestas múltiples), 26 encuestados citaron la insuficiencia de fondos y recursos para la contratación de talento como la principal razón. Le siguieron la falta de comprensión de tecnologías de IA entre el personal interno (19 personas) y la insuficiente conciencia sobre la necesidad del desarrollo de nuevos fármacos con IA (11 personas).
Regarding apoyo del gobierno y organismos relacionados, la formación de profesionales especializados en IA fue identificada como la prioridad principal (37 personas). Las demás necesidades incluyen: construcción de plataformas de intercambio de datos (25 personas), apoyo financiero e inversión (23 personas), oportunidades de demostración y validación (22 personas), establecimiento de directrices regulatorias (15 personas), y apoyo para la expansión global (9 personas).
La necesidad de capacitación en IA también fue prominente. El 91,0% de los encuestados (50 personas) consideró necesaria la educación en desarrollo de nuevos fármacos con IA. En términos de contenido específico, las demandas fueron: programación en algoritmos de IA y modelado (17 personas), análisis y visualización de datos (16 personas), educación en el uso de datos bioinformáticos y quimioinformáticos (13 personas), y tecnologías de software y programación (5 personas).
La comprensión sobre laboratorios autónomos (SDL, por sus siglas en inglés) sigue siendo limitada. El 38% de los encuestados (21 personas) indicó haber escuchado el término sin tener claridad sobre su significado, mientras que el 36% (20 personas) manifestó desconocimiento total. Solo el 24% (13 personas) demostró entender el concepto. Los SDL combinan IA y robots de automatización experimental para que la inteligencia artificial automatice todo el proceso de investigación, desde el diseño de experimentos hasta su ejecución, análisis de datos y experimentos subsecuentes.
No-Yeon Hong, presidente de la Asociación de Industrias Farmacéutica y Biotecnológica de Corea, declaró: "La IA se ha convertido en una capacidad esencial y no opcional para el desarrollo de nuevos fármacos, pero las empresas nacionales enfrentan limitaciones prácticas debido a la escasez de profesionales especializados. Si la industria y el gobierno trabajan conjuntamente para apoyar sistemáticamente la formación de profesionales en IA, la construcción de infraestructuras de datos y la creación de entornos de demostración, la competitividad de Corea del Sur en el desarrollo de nuevos fármacos con IA podrá avanzar significativamente".
Es importante destacar que el desarrollo de nuevos fármacos es considerado una industria caracterizada por alto riesgo y altos costos. Requiere inversiones considerables de tiempo, con períodos de desarrollo que promedian entre 10 y 15 años, aunque la tasa de fracaso en ensayos clínicos alcanza el 90%. Dado que una parte sustancial de los costos de desarrollo se concentra en las fases clínicas tardías, los esfuerzos continuos se enfocan en identificar moléculas candidatas con mayor probabilidad de éxito en etapas tempranas y reducir los procesos de prueba y error.
* Este artículo ha sido traducido por IA.