Comunicado. Diane Wuest, directora global de Investigación y Desarrollo Digital de Sanofi, y su equipo indican cómo están revolucionando el statu quo al asociarse con equipos de I+D para trabajar en nuevas formas de infundir tecnología digital en la ciencia, desde el banco hasta la clínica.
Cuando se trata de investigación y desarrollo (I+D) clínico en la industria farmacéutica, la velocidad importa; cada retraso es un revés para los pacientes que tienen la esperanza de encontrar otra opción que los ayude a manejar su enfermedad de manera más efectiva. A pesar de este sentido de urgencia y responsabilidad, todavía se necesitan más de diez años en promedio para que un candidato de Fase 1 progrese hacia la aprobación regulatoria y esté disponible para los pacientes.
“Después de ver a alguien cercano a mí diagnosticado con la enfermedad de Alzheimer desvanecerse lentamente, perdiendo la memoria y la cognición, dediqué mi investigación de postgrado a mejorar nuestra comprensión de sus efectos en el cerebro y cómo la terapia podría ayudar algún día. Cuanto más investigaba, más me daba cuenta de que la enfermedad de Alzheimer, y muchas otras enfermedades, son demasiado complejas y matizadas para resolverlas mediante la realización de experimentos que consumen mucho tiempo para probar hipótesis una a la vez. Período. Reconocí que necesitamos tecnología avanzada para ayudarnos a ser más específicos y eficientes en nuestra búsqueda de fármacos candidatos que eventualmente podrían convertirse en tratamientos”, señala Wuest.
Hoy en día, la ingeniera química convertida en tecnóloga y su equipo están trabajando para integrar las capacidades digitales en las actividades diarias de I+D para que los tratamientos lleguen más rápido a quienes los necesitan. “Hasta ahora, nuestra integración de lo digital y la I+D ya está produciendo resultados en todo el ciclo de I+D”, dijo Wuest y compartió que las herramientas digitales que el equipo está implementando están reduciendo días a meses del ciclo de innovación tradicional.
Uno de los desafíos en el desarrollo de nuevas terapias ha sido la falta de objetivos farmacológicos que puedan ayudar a grandes segmentos de poblaciones de pacientes. Las enfermedades son complejas, y la única forma en que los científicos validan un objetivo ha sido tradicionalmente a través de la experimentación, lo que requiere mucho tiempo y esfuerzo. Para ayudar a impulsar esa búsqueda de nuevos tratamientos, Wuest y su equipo han aplicado inteligencia artificial (IA) para ayudar a extraer conjuntos de datos más grandes para nuevos objetivos. La IA puede abordar las complejidades de las enfermedades e identificar entidades moleculares (un gen, una proteína, un ARNm o alguna otra molécula) que podrían ser un objetivo eficaz sin experimentación. No solo eso, sino que puede predecir posibles efectos secundarios antes de la experimentación. En última instancia, está evitando que nuestros científicos caigan en menos callejones sin salida en sus esfuerzos de I+D.
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