El papel de los macrodatos en el desarrollo de nuevos medicamentos

Los macrodatos cambian las reglas del juego en muchas industrias. El sector de la salud puede ganar incluso más que la mayoría, considerando cómo los avances en este ámbito pueden salvar vidas, no sólo dinero. El desarrollo de medicamentos, en particular, podría dar grandes pasos hacia adelante gracias al big data.

¿Cómo es el proceso de desarrollo de medicamentos?

Desarrollar un nuevo medicamento es un proceso largo y costoso. se necesita un promedio de 12 años Llevar un fármaco desde su descubrimiento hasta su lanzamiento, y cuesta millones de dólares. Estos plazos y gastos extremos se deben principalmente a dos factores: hay muchos obstáculos regulatorios que superar y mucha información que recopilar y procesar.

El cronograma de desarrollo típico se divide en cinco fases generales. En primer lugar, los científicos deben descubrir candidatos a fármacos, que son moléculas que muestren potencial para abordar una afección determinada. A continuación, realizan investigaciones preclínicas para probarlos y convertirlos en medicamentos utilizables.

Una vez que las compañías farmacéuticas tienen un medicamento, deben probarlo mediante una serie de ensayos clínicos. Este es un proceso de cuatro etapas y sólo el 30% de las drogas llegar a la etapa final. Después de completar estos ensayos y refinar el medicamento según sea necesario, las empresas envían los resultados a la FDA para su aprobación.

Una vez que un medicamento obtiene la aprobación de la FDA, las compañías farmacéuticas pueden lanzarlo al público. Sin embargo, todavía necesitan monitorearlo. Esta última etapa de desarrollo implica un seguimiento continuo para detectar cualquier problema que no haya surgido en los ensayos clínicos o en la revisión de la FDA.

El papel de Big Data en el desarrollo de medicamentos

Big data mejora significativamente casi todas las etapas de este proceso. He aquí un vistazo más de cerca a su creciente papel en el desarrollo de medicamentos.

1. Impulsar el descubrimiento de fármacos mediante IA

La primera y una de las aplicaciones de mayor impacto del big data en el desarrollo de fármacos se encuentra en la fase de descubrimiento. Grandes volúmenes de datos sientan las bases para que los modelos de aprendizaje automático simulen interacciones entre varias moléculas. Estos modelos de IA pueden encontrar candidatos a medicamentos prometedores en un tiempo récord.

Algunas herramientas de descubrimiento de fármacos mediante IA han identificado tratamientos potenciales en cuestión de días cuando de otro modo llevaría meses. A partir de ahí, los modelos de aprendizaje automático pueden predecir el rendimiento de un medicamento para agilizar la fase de investigación preclínica. Esta velocidad significa que los medicamentos que salvan vidas pueden llegar al mercado antes, lo que no sería posible sin big data.

2. Identificar las necesidades desatendidas

De manera similar, los macrodatos pueden facilitar la búsqueda de oportunidades para nuevos medicamentos. Crear un nuevo tratamiento eficaz es en gran medida una cuestión de encontrar un área donde las opciones actuales no satisfagan las necesidades de todos. Los datos médicos de todos los grupos demográficos pueden revelar estas brechas para que las compañías farmacéuticas sepan qué investigar.

Este tipo de análisis predictivo ya es común en la atención sanitaria. Algunas empresas utilizan big data para encontrar malos resultados en los pacientes que sugieren una necesidad de mejora. Otros lo analizan para predecir brotes de enfermedades, impulsar el proceso de desarrollo de fármacos y garantizar un tratamiento más rápido.

3. Simplificación de los ensayos clínicos

Los macrodatos también tienen amplias aplicaciones para la larga fase de ensayos clínicos. En primer lugar, puede ayudar a identificar áreas de prueba ideales. Encontrar una población con suficientes pacientes dispuestos, con las condiciones necesarias y suficiente diversidad es un desafío. Recopilar y analizar big data sobre la demografía de un área lo hace mucho más rápido.

Las compañías farmacéuticas también pueden extraer grandes datos de estos ensayos una vez que estén en marcha. Recopilar tanta información en tiempo real como sea posible a lo largo de este proceso de prueba brinda a los investigadores la evidencia que necesitan para futuras revisiones de la FDA. La velocidad de los macrodatos también significa que pueden detectar y abordar posibles problemas de seguridad antes.

4. Monitoreo de posibles problemas

Los macrodatos también pueden mejorar la etapa de seguimiento posterior a la comercialización del desarrollo de medicamentos. La FDA recuerda más de 1.000 medicamentos cada año. Reconocer la necesidad de estas acciones antes garantizaría que menos personas experimenten problemas.

La recopilación de datos de diversas fuentes y ubicaciones para detectar señales de advertencia de problemas relacionados con los medicamentos ayuda a los reguladores a detectar problemas tempranamente. Luego pueden modificar el medicamento en sí, sus recomendaciones de prescripción o cualquier otra cosa para proteger la salud de las personas.

Desafíos del Big Data en el desarrollo de fármacos

Por muy beneficiosos que sean estos casos de uso, los big data enfrentan algunos obstáculos en la atención médica. El principal de ellos es la cuestión de la privacidad del paciente. Regulaciones como HIPAA dificultan el acceso a algunos registros médicos, y las aplicaciones de big data deben garantizar la privacidad para evitar la filtración de información médica confidencial.

Las herramientas de big data también suelen conllevar una curva de aprendizaje. Muchas compañías farmacéuticas citar una falta de talento relevante como uno de los principales obstáculos para el uso de esta tecnología. Esta brecha de talento dificulta la implementación de estas herramientas y su adaptación efectiva a la empresa específica.

Los costos son otro problema. El desarrollo de fármacos ya es costoso, y la infraestructura digital y el software de inteligencia artificial necesarios para almacenar y procesar big data están lejos de ser baratos. En consecuencia, las empresas farmacéuticas más pequeñas pueden tener dificultades para utilizar esta tecnología en toda su extensión.

Soluciones potenciales

Afortunadamente, existen posibles soluciones a estos problemas. Un prometedor 55,3% de las organizaciones sanitarias han aumentado sus presupuestos de ciberseguridad en el último año. A medida que la IA y otras tecnologías de datos se vuelvan comunes, también surgirán más servicios de big data compatibles con HIPAA. Estas tendencias harán que la inversión en big data sea más segura para las empresas farmacéuticas.

Si bien sigue siendo un desafío atraer talento tecnológico, las empresas farmacéuticas pueden abordar la escasez recapacitando a su fuerza laboral existente. Muchas plataformas de big data e inteligencia artificial también se están volviendo cada vez más fáciles de usar a medida que este mercado madura. En consecuencia, estas brechas de talento dejarán de ser una preocupación con el tiempo.

De manera similar, los costos de big data caerán a medida que la tecnología mejore y el mercado crezca. Las empresas farmacéuticas también pueden distribuir estos costos mediante una implementación gradual. Aplicar esta tecnología en un caso de uso pequeño antes de expandirla lentamente a otros producirá un mejor retorno de la inversión.

Big Data está cambiando la industria farmacéutica

Si bien persisten los desafíos, los big data ya están causando sensación en la industria farmacéutica. Esta tecnología tiene el poder de cambiar la forma en que los investigadores desarrollan nuevos medicamentos.

Estas mejoras podrían llevar a que salgan medicamentos más baratos y accesibles en plazos mucho más cortos. A su vez, los resultados de salud mejorarían para una mayor variedad de pacientes. Todo comienza con reconocer el potencial del big data.