La inteligencia artificial ya no es solo cosa de películas de ciencia ficción o de asistentes virtuales en nuestros teléfonos, hoy, esta tecnología está teniendo un impacto real y tangible en campos fundamentales como la medicina, en particular, uno de los avances más emocionantes y prometedores es su uso para acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos.
Tradicionalmente, desarrollar un medicamento desde cero puede tardar más de una década y costar miles de millones de dólares. El proceso es largo y complejo: comienza con el descubrimiento de una molécula con potencial terapéutico, pasa por estudios de laboratorio, pruebas en animales, ensayos clínicos en humanos y, finalmente, llega a la aprobación por parte de autoridades sanitarias. Además, muchas moléculas se descartan en el camino porque resultan ineficaces o incluso peligrosas.
Este camino tan largo no solo es costoso, también puede ser desesperadamente lento ante emergencias sanitarias, como una pandemia o el surgimiento de una enfermedad rara. Por eso, el surgimiento de nuevas tecnologías que acorten los tiempos de investigación es una gran noticia para la salud global.
La IA, en este contexto, funciona como una herramienta que ayuda a los científicos a analizar grandes cantidades de información química y biológica en muy poco tiempo. Mediante algoritmos avanzados, los modelos de IA pueden identificar patrones, generar predicciones e incluso proponer nuevas moléculas que podrían tener efectos terapéuticos.
En particular, han cobrado fuerza los modelos generativos de IA que funcionan de forma similar a los sistemas que pueden crear imágenes o textos. Pero en lugar de palabras o dibujos, estos modelos crean estructuras químicas: es decir, diseñan nuevas moléculas desde cero. Lo hacen a partir de datos existentes sobre cómo ciertas estructuras químicas interactúan con proteínas del cuerpo humano, cómo se metabolizan, y qué efectos tienen.
Por ejemplo, si se busca un medicamento que bloquee una proteína responsable de la proliferación de células cancerosas, el modelo puede generar una lista de moléculas candidatas que se "ajusten" bien a esa proteína. A este tipo de análisis se le llama modelado molecular, y con IA se puede realizar en cuestión de horas o días, lo que en condiciones normales tomaría meses.
Además, los modelos más sofisticados también pueden anticipar efectos secundarios, toxicidad, y estimar la biodisponibilidad del medicamento, es decir, qué tanto del compuesto llegará realmente al sitio del cuerpo donde debe actuar.
IA y medicina personalizada
Otro gran beneficio de estas herramientas es su potencial para la medicina personalizada. Gracias a la IA, los científicos pueden modelar cómo responde un medicamento en función del perfil genético de una persona. Esto significa que, en el futuro, los tratamientos podrían adaptarse a cada individuo, maximizando su eficacia y reduciendo efectos no deseados.
Imagina un sistema en el que tu historial médico, tus genes y tu estilo de vida se combinan en un modelo de IA que sugiere el mejor medicamento y la dosis adecuada para ti. Aunque aún estamos lejos de ver esto aplicado de forma masiva, ya existen investigaciones en curso en esa dirección.
Casos reales y avances en México
En México, varias instituciones están participando activamente en esta revolución. El Instituto de Investigaciones Biomédicas de la UNAM, por ejemplo, ha trabajado en el diseño de proteínas sintéticas con ayuda de IA para combatir virus como el SARS-CoV-2. Por otro lado, el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) ha desarrollado modelos que permiten estudiar interacciones moleculares entre fármacos y proteínas, con el objetivo de proponer nuevas terapias para enfermedades como el cáncer, el Alzheimer o padecimientos infecciosos.
Durante la pandemia de COVID-19, equipos de científicos mexicanos colaboraron en proyectos globales que utilizaron inteligencia artificial para buscar medicamentos reutilizables, es decir, fármacos ya existentes que pudieran tener efecto sobre el virus. Esta estrategia, conocida como reposicionamiento de fármacos se volvió más eficiente gracias al uso de IA.
Además, empresas emergentes (startups mexicanas), también están apostando por esta tecnología. Un ejemplo es la colaboración entre grupos de biotecnología y desarrolladores de software para construir plataformas de IA especializadas en descubrimiento de fármacos. Estos esfuerzos no solo buscan resolver problemas de salud, también posicionan a México como un país capaz de innovar en ciencia y tecnología.
Limitaciones y retos
A pesar del entusiasmo que generan estas tecnologías, aún existen limitaciones importantes. La principal es la calidad de los datos. Los modelos de IA aprenden de los datos que se les proporcionan, así que si los datos son incompletos, erróneos o están sesgados, los resultados también lo estarán. En el contexto médico, este problema puede tener consecuencias graves.
También es fundamental que los científicos y profesionales de la salud entiendan cómo interpretar y validar las predicciones de la IA. Los modelos no deben tomarse como una “verdad absoluta”, sino como herramientas que ayudan a tomar decisiones informadas. La supervisión humana sigue siendo clave.
Por otro lado, el marco legal y regulatorio también tiene que actualizarse. Las agencias que aprueban medicamentos, como la Cofepris en México o la FDA en Estados Unidos, deben desarrollar guías claras sobre cómo evaluar los medicamentos diseñados con IA. Esto incluye protocolos de validación, estándares de seguridad y reglas éticas.
El uso de modelos de inteligencia artificial en el diseño de fármacos representa un cambio de paradigma. Estamos pasando de un modelo lento y costoso de descubrimiento de medicamentos, a uno mucho más ágil, apoyado por tecnología y datos. Esta transformación no solo puede salvar millones de vidas, sino también democratizar el acceso a tratamientos médicos, al hacerlos más baratos y rápidos de desarrollar.
En un mundo donde las enfermedades evolucionan rápidamente y los desafíos sanitarios se vuelven cada vez más complejos, contar con herramientas como la IA podría marcar la diferencia entre contener una crisis o permitir que se salga de control.
En conclusión, los nuevos modelos de IA no vienen a reemplazar a los científicos, sino a potenciar su trabajo, permitiéndoles descubrir lo que antes parecía inalcanzable. Es un ejemplo más de cómo la tecnología, bien usada, puede ser una poderosa aliada de la humanidad.
Referencias y recomendaciones
CIMAT. (2023). Investigación en Inteligencia Artificial aplicada a la salud. Recuperado de https://www.cimat.mx/noticias/investigacion-en-inteligencia-artificial-aplicada-la-salud
González, J. (2024). La inteligencia artificial revoluciona el desarrollo de medicamentos. UNAM Global. Recuperado de https://unamglobal.unam.mx/la-inteligencia-artificial-revoluciona-el-desarrollo-de-medicamentos/
Gobierno de México. (2023). La inteligencia artificial como herramienta en la investigación médica. Recuperado de https://www.gob.mx/salud/articulos/la-inteligencia-artificial-como-herramienta-en-la-investigacion-medica
Milenio Digital. (2023). ¿Qué tan cerca está la medicina personalizada en México? Recuperado de https://www.milenio.com/ciencia-y-salud/medicina-personalizada-en-mexico-inteligencia-artificial
TecScience. (2023). Cómo la inteligencia artificial está cambiando la medicina. Recuperado de https://tec.mx/es/noticias/nacional/salud/como-la-inteligencia-artificial-esta-cambiando-la-medicina
UNAM. (2022). Modelos computacionales y nuevos fármacos: la medicina del futuro. Recuperado de https://www.dgcs.unam.mx/boletin/bdboletin/2022_010.html
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