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ANUNCIOUna startup en Francia está aprovechando los principios físicos de la inteligencia fabricado con la esperanza de acelerar el proceso de hacer nuevas drogas.
Actualmente, el crecimiento de una nueva medicina lleva a una empresa de 10 a 15 primaveras en promedio, con una investigación realizada en un entorno de laboratorio, y muchos ensayos y errores antaño de ingresar a múltiples etapas de ensayos clínicos en humanos.
Incluso es un proceso costoso, con solo del 10 al 20 por ciento de los medicamentos experimentales en los ensayos clínicos que finalmente se aproban.
Esos son problemas que la aqemia con sede en Francia está tratando de resolver.
La compañía, fundada en 2019 por el investigador de física cuántica Maximilien Levesque y Emmanuelle Martiano, un ex asesor de Boston Consulting Group, tiene como objetivo utilizar la inteligencia fabricado (IA) para crear más eficientemente nuevas moléculas para medicamentos que tratan los cánceres de la persona, el cuello y el pecho, como el cáncer de pulmón.
Quiere “desarrollar medicina más rápido de una forma frugal y precisa”, dijo la Dra. Véronique Birault, vicepresidente de ciencias de la traducción de Aqemia, a Euronews Health en el New London Hub de la compañía, que abrió en enero.
Para hacerlo, Aqemia está utilizando la IA y la física fundamental, en la que Levesque trabajó durante su carrera académica. Muchas compañías de atención médica están recurriendo a las herramientas de IA en el proceso de descubrimiento de fármacos, pero generalmente necesitan ser capacitados en un gran corpus de datos, que no siempre existe para estas nuevas moléculas, según Levesque.
Por ejemplo, “no hay miles de millones y miles de millones y miles de millones de drogas para el cáncer de cofre” en los que los modelos de IA podrían ser entrenados, dijo Levesque a Euronews Health.
En división de suministrar su maniquí de IA con datos sin procesar, el equipo le alimenta las reglas de la física a nivel de átomos y moléculas vinculadas a enfermedades específicas. Eso incluye una ecuación matemática que Levesque resolvió, que el equipo dice que se puede explotar para identificar “mejores moléculas” que son “más efectivas”.
“Es como si, en división de tragar listas de números, tenías un hábil de matemáticas que te enseñó a contar”, agregó Levesque.
El creciente papel de la IA en la medicina
Aqemia no es la única compañía que puesta por IA por el descubrimiento de drogas. En todo el mundo, 10 principales compañías farmacéuticas han firmado más de 130 acuerdos para colaboraciones de IA desde 2021.
Los modelos de IA pueden analizar rápidamente los conjuntos de datos para descubrir patrones, ayudando a los científicos a predecir qué moléculas están vinculadas a ciertas enfermedades e identificando candidatos prometedores de medicamentos para nuevos medicamentos o tratamientos.
Hasta cierto punto, incluso pueden ayudar a pronosticar cómo las personas responderán a las nuevas drogas. Por ejemplo, el sistema Alfafold de Google, que ganó el Premio Nobel de Química en 2024, utiliza IA para predecir la estructura 3D de una proteína y cómo interactuará con otras moléculas.
Aqemia ha firmado asociaciones con gigantes farmacéuticos como Sanofi, Servier, y Johnson & Johnson para investigar posibles nuevos medicamentos, dijo Levesque.
Pero advirtió que incluso cuando la compañía trabaja para acelerar la grado de crecimiento molecular, no puede influir en la etapa de crecimiento clínico, que toma un promedio de nueve primaveras.
Algunas investigaciones indica que incluso puede estar cambiando. Un puñado de moléculas descubiertas de IA se encuentran en ensayos en etapa temprana, con medicamentos relacionados con el cáncer que representan aproximadamente la parte de los estudios de la grado uno y la grado dos.
La aqemia podría ser parte de la próxima ola.
“Nuestros programas internos están progresando y ya tenemos programas que muestran efectividad y no toxicidad en ratones con cáncer”, dijo.
La compañía demora propalar ensayos clínicos que prueben nuevas moléculas a fines de 2026 o principios de 2027.
