![Profesor Nam Ki-taek del Departamento de Ciencias Biomédicas de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei [Foto=Hospital Severance]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/04/20260804155212735134.jpg)
El Hospital Severance ha iniciado una investigación para acelerar el desarrollo de tratamientos y vacunas contra enfermedades infecciosas emergentes mediante la construcción de una plataforma digital preclínica basada en inteligencia artificial. El objetivo es predecir y validar la eficacia y seguridad de sustancias candidatas antes de las pruebas clínicas, acortando el tiempo de desarrollo de nuevos fármacos y aumentando la probabilidad de éxito.
El equipo de investigación dirigido por el profesor Nam Ki-taek del Departamento de Ciencias Biomédicas de la Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei ha sido seleccionado en un nuevo proyecto del Programa de Desarrollo de Tecnologías Biomédicas 2026 del Ministerio de Ciencia y Tecnología de la Información y Comunicaciones, en la categoría de IA en biociencias para nuevos fármacos, según anunció el 4 de agosto.
El proyecto se titula "Construcción e implementación de un sistema fast-track vinculado a datos-pruebas para la respuesta a enfermedades infecciosas de próxima generación y plataforma preclínica". El equipo de investigación recibirá 10,800 millones de wones en financiación de investigación durante 4 años y 6 meses, desde julio de este año hasta diciembre de 2030.
El equipo de investigación planea estandarizar datos preclínicos necesarios para el desarrollo de tratamientos y vacunas contra enfermedades infecciosas, así como construir un sistema digital de toma de decisiones preclínicas que integre predicciones basadas en IA con experimentos preclínicos reales en un solo flujo de trabajo. Se estandarizarán datos sobre farmacocinética, eficacia, seguridad e inmunogenicidad de sustancias candidatas para establecer un sistema de recopilación, refinamiento y análisis basado en cadenas de valor de datos (DVC), y se construirá una infraestructura de datos preclínicos capaz de aprendizaje con IA.
La plataforma funcionará de manera que la IA prediga primero la farmacocinética, distribución corporal, toxicidad, eficacia e inmunogenicidad de las sustancias candidatas, y luego las compare y valide con los resultados reales de los experimentos preclínicos. Para los fármacos candidatos, se analizarán la exposición al medicamento, la distribución corporal y la posibilidad de toxicidad para evaluar la viabilidad de entrada en ensayos clínicos. Para los candidatos a vacunas, se analizarán la inmunogenicidad y la respuesta inmunológica para predecir la viabilidad del desarrollo.
Además, se construirá un sistema de translación clínica basado en IA utilizando datos preclínicos y parámetros fisiológicos. Se predecirá el efecto terapéutico real en ensayos clínicos basándose en resultados de experimentos con animales, proporcionando prioridades de sustancias candidatas y apoyo en la formulación de estrategias de desarrollo posterior.
La profesora Jung Su-jin del Departamento de Medicina Interna de Enfermedades Infecciosas de la Universidad de Yonsei participará en la revisión de la viabilidad de la vinculación clínica de los resultados de la investigación preclínica basándose en su experiencia clínica especializada en enfermedades infecciosas, y contribuirá a la formulación de estrategias de desarrollo de tratamientos y vacunas.
La investigación se llevará a cabo en etapas. En la fase 1 (2026-2028) se adquirirán nuevos conjuntos de datos relacionados con tratamientos y vacunas para enfermedades infecciosas, se construirá una infraestructura de datos basada en IA y un sistema fast-track de respuesta a enfermedades infecciosas. En la fase 2 (2029-2030) se validará la plataforma utilizando datos experimentales de candidatos a tratamientos y vacunas, y se mejorará el servicio de predicción preclínica inteligente integrando tecnología de modelos de lenguaje extenso (LLM) y generación aumentada por búsqueda (RAG).
El desarrollo de nuevos fármacos es una empresa que requiere una perspectiva de más de diez años. El equipo de investigación tiene la intención de acortar el proceso de toma de decisiones que va desde la identificación de sustancias candidatas en caso de enfermedades infecciosas emergentes, pasando por la evaluación de eficacia y seguridad preclínica, hasta la predicción de viabilidad de entrada en ensayos clínicos mediante la construcción de esta plataforma. Además, prevé ampliar los datos preclínicos construidos y los modelos de IA como base de investigación pública vinculándolos con la infraestructura nacional de datos biológicos.
El profesor Nam Ki-taek manifestó: "Esta investigación es significativa porque construye una nueva plataforma de investigación de enfermedades infecciosas que vincula datos preclínicos, predicciones de IA y validación experimental en un único sistema de toma de decisiones". Agregó: "Completaremos una plataforma digital preclínica que permita evaluar tratamientos y candidatos a vacunas de forma más rápida y precisa cuando surjan enfermedades infecciosas emergentes".
* Este artículo ha sido traducido por IA.