Se prevé que el mercado de la IA en el Descubrimiento de Fármacos se dispare con un crecimiento del 42,4% hasta alcanzar los USD 28.400 millones en 2030, según proyecciones de UnivDatos

Puntos clave del informe:

• El descubrimiento y desarrollo (D&D) de fármacos es costoso y requiere mucho tiempo. Según los informes de revistas especializadas, el costo promedio de descubrir y desarrollar nuevas terapias farmacológicas es de $2,600 millones y el ciclo de desarrollo es de más de 10 años. La mayoría de las terapias candidatas se descartan al principio del ensayo clínico, especialmente en los ensayos preclínicos y de fase 1, debido al embudo de pruebas de desarrollo limitado, lo que impacta directamente en los altos costos y los largos ciclos de desarrollo.
• Las soluciones de IA en los ensayos clínicos eliminan posibles cuellos de botella, acortan el ciclo de los ensayos clínicos y mejoran la eficiencia y la precisión de los ensayos clínicos. Como resultado, estas soluciones de IA de vanguardia se están volviendo cada vez más populares entre los actores de la industria de las ciencias biológicas. Según las estimaciones de 2021 de Clinical Trials Arena, el número de alianzas estratégicas y asociaciones entre las cuatro principales empresas basadas en IA en el descubrimiento de fármacos y las empresas farmacéuticas creció de 4 en 2015 a 27 en 2020.
• Los espacios de investigación biomédica y clínica se están digitalizando cada vez más, allanando el camino para las soluciones de IA. La gran cantidad de datos generados en los procesos de descubrimiento de fármacos, incluso en la fase de detección de moléculas y en los estudios preclínicos, está aumentando la demanda de soluciones impulsadas por la IA.

Según un nuevo informe de Univdatos Market Insights, se espera que el mercado de IA en el descubrimiento de fármacos alcance los USD 28.4 mil millones en 2030, creciendo a una TCAC del 42.4%. El descubrimiento y desarrollo de un nuevo candidato terapéutico es uno de los procesos más laboriosos y que consumen más tiempo en el mundo. El mayor problema con D&D es la alta tasa de desgaste. Esto se debe en gran parte al enfoque de prueba y error utilizado para el descubrimiento de fármacos. Menos del 1% de los principales fármacos farmacológicos se convierten en fármacos candidatos para ensayos clínicos. Los expertos estiman que casi el 90% de los fármacos candidatos considerados en estos ensayos no logran avanzar en el ciclo de desarrollo. Esto conduce a altos costos. Un medicamento recetado normalmente tarda de 10 a 15 años y cuesta un promedio de $1-2 mil millones para ir desde el laboratorio hasta el mercado. Alrededor de un tercio de los costos anteriores se incurren durante la fase de descubrimiento del fármaco. Para abordar estos desafíos, como el aumento de los requisitos de capital y el fracaso del programa en la etapa tardía, las compañías farmacéuticas están explorando el uso de herramientas basadas en IA para mejorar sus procesos de descubrimiento y desarrollo de fármacos utilizando información química y biológica. Se espera que el descubrimiento de fármacos con IA pueda procesar y analizar grandes cantidades de datos clínicos/médicos y aprovecharlos para mejorar los esfuerzos modernos de descubrimiento de fármacos.

Descubra información sobre el mercado de IA en el descubrimiento de fármacos– https://univdatos.com/reports/artificial-intelligence-in-drug-discovery-market?popup=report-enquiry

El informe sugiere que el proceso costoso y prolongado de entrega de fármacos es uno de los principales factores que impulsan el mercado de IA en el descubrimiento de fármacos durante los próximos años. El desarrollo de un nuevo fármaco normalmente tarda de 10 a 15 años con un costo promedio de hasta $2.8 mil millones. El 80-90% de los fracasos de los fármacos ocurren en la clínica, y los ensayos de PoC de fase II representan la mayoría de los fracasos clínicos. Si bien el número de NME aprobados por agencias reguladoras como la FDA de EE. UU. ha aumentado durante la última década (2010-2019) en comparación con la década anterior, el costo de llevar un nuevo fármaco al mercado ha aumentado significativamente. Los factores clave que contribuyen al aumento de los costos de innovación farmacéutica incluyen la pérdida de inversión por el desgaste clínico en la etapa tardía, un régimen regulatorio más estricto que establece una alta barra de aprobación y el aumento de los costos de los ensayos clínicos, particularmente para los ensayos fundamentales. Estos factores impulsan la innovación y la adopción de nuevas tecnologías por parte de las empresas farmacéuticas y biotecnológicas para mejorar la productividad, reducir los costos y garantizar la sostenibilidad a largo plazo.

Solo uno de cada 5,000 a 10,000 compuestos se aprueba como un fármaco candidato para una condición específica en el proceso de descubrimiento de fármacos. La IA en el descubrimiento de fármacos tiene el potencial de reducir drásticamente el tiempo y el costo de llevar nuevos fármacos al mercado. También tiene el potencial de descubrir nuevos tratamientos para afecciones que antes eran difíciles de tratar.

Fig1: Principales países para empresas emergentes de IA en el descubrimiento de fármacos, 2021

Varios actores en este mercado están construyendo plataformas que pueden ayudar con el descubrimiento de fármacos. Por ejemplo,

• Google Cloud lanzó en mayo de 2023 dos nuevas soluciones impulsadas por IA: el conjunto de identificación de objetivos y clientes potenciales y el conjunto Multiomics, que están diseñados para ayudar a las empresas de descubrimiento de fármacos, las empresas farmacéuticas y las organizaciones del sector público a acelerar sus esfuerzos de diseño de fármacos y medicina de precisión. El conjunto de identificación de objetivos y clientes potenciales permite un diseño de fármacos más eficiente in silico, predice estructuras de proteínas y acelera la optimización de clientes potenciales en el descubrimiento de fármacos. Los dos conjuntos de Google Cloud impulsados por IA ayudan a resolver un problema de larga data en la biofarmacéutica: llevar un nuevo fármaco al mercado estadounidense, lo que puede llevar mucho tiempo y ser costoso. Varias empresas, incluida Pfizer de Big Pharma, ya han comenzado a utilizar estos productos.
• En marzo de 2023, Insilico Medicine agregó una función de chat de IA especializada, "ChatPandaGPT", a su plataforma PandaOmicms. Esta integración permite a los investigadores tener "conversaciones en lenguaje natural" con la plataforma, lo que les permite analizar grandes conjuntos de datos y descubrir posibles objetivos terapéuticos y biomarcadores de manera más eficaz.

El segmento de oncología está ganando la máxima tracción en el mercado

El descubrimiento de fármacos oncológicos con IA acelera el descubrimiento de fármacos contra el cáncer. Se espera que el segmento de descubrimiento de fármacos oncológicos crezca en el futuro cercano a medida que aumenta la incidencia del cáncer. La Sociedad Americana del Cáncer de 2022 estima que el cáncer es la segunda causa principal de mortalidad en los Estados Unidos, con más de 609,360 nuevos casos de cáncer esperados para 2022. La IA acelera el descubrimiento de fármacos para fármacos contra el cáncer a través del aprendizaje automático y el uso de algoritmos de aprendizaje profundo. Con la ayuda del aprendizaje profundo, los fármacos candidatos se pueden diseñar en una estructura molecular de novo y se pueden predecir sus reacciones. Según un estudio de 2022 publicado en Nature, la IA es útil en la identificación de nuevos fármacos y objetivos contra el cáncer a partir de redes biológicas. Las redes biológicas ayudan a preservar y evaluar las interacciones entre los componentes de las células cancerosas. El modelado de redes celulares ayuda a cuantificar el marco que conecta las propiedades de la red y el cáncer mediante el uso del análisis de biología de la IA. La IA acelera el descubrimiento de fármacos contra el cáncer en oncología. Además, varios actores en el mercado están utilizando la Inteligencia Artificial (IA) en el campo del descubrimiento de fármacos contra el cáncer. Por ejemplo, Model Medicines, una empresa de descubrimiento y desarrollo de fármacos oncológicos, anunció en octubre de 2022 que desarrollará fármacos oncológicos dirigidos a los receptores AXL y BRD4. En junio de 2022, otro desarrollador de fármacos oncológicos, schrödinger s.r.o., recibió la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (USFDA) para su Solicitud de Nuevo Fármaco en Investigación (INDA) para un fármaco llamado SGR-1505, un inhibidor del receptor MALT1. La empresa está desarrollando fármacos oncológicos utilizando una plataforma de software basada en la física. Se espera que el mercado de oncología crezca significativamente en los próximos años debido a la investigación en curso y el descubrimiento de fármacos clínicos utilizando IA y desarrollos clave por parte de los actores del mercado y las compañías farmacéuticas.

Conclusión

A medida que profundizamos en el futuro del descubrimiento de fármacos, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) dentro de este sector presenta un rayo de esperanza para abordar los desafíos de larga data de los altos costos, los largos ciclos de desarrollo y las desalentadoras tasas de desgaste que históricamente han plagado a la industria farmacéutica. La síntesis de las tecnologías de IA con los complejos procesos de descubrimiento de fármacos está allanando el camino para una nueva era donde las desalentadoras cifras de $2.6 mil millones en costos y más de una década en tiempo de desarrollo ya no son la norma. A través de alianzas estratégicas y la digitalización de la investigación biomédica, la IA está permitiendo un avance significativo en la forma en que abordamos el descubrimiento de nuevas terapias. El uso de soluciones impulsadas por la IA para navegar por los vastos datos generados durante los procesos de descubrimiento de fármacos ejemplifica el cambio hacia metodologías más innovadoras y eficaces. Además, el segmento de oncología, en particular, se encuentra en la cúspide de los avances revolucionarios con la IA. La integración de la IA en el descubrimiento de fármacos oncológicos no solo está acelerando el descubrimiento de fármacos contra el cáncer, sino que también está abriendo nuevas vías para tratamientos que antes estaban fuera de alcance. Dado que el cáncer sigue siendo una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo, el papel de la IA en este campo es un rayo de esperanza para millones de personas. A medida que la empresa se encuentra en este momento crucial, la trayectoria de la IA en el descubrimiento de fármacos anuncia un futuro en el que el desarrollo de fármacos que salvan vidas no se vea obstaculizado por ineficiencias y costos exorbitantes. Las colaboraciones entre los gigantes tecnológicos y las compañías farmacéuticas, junto con las plataformas y soluciones innovadoras que se están desarrollando, son indicativas de un sector que está listo para la transformación. En conclusión, el mercado de IA en el descubrimiento de fármacos está al borde de una revolución, impulsada por la necesidad de superar las barreras de los procesos tradicionales de descubrimiento de fármacos.