La inteligencia artificial está acelerando la transformación de la investigación biomédica y del desarrollo de nuevos medicamentos. Ese ha sido el eje central de la jornada FarmacologIA: La IA en el descubrimiento, desarrollo y uso personalizado de medicamentos, organizada por la Fundación de la Universidad Autónoma de Madrid (FUAM) y Madrid Network, que ha reunido en la capital a investigadores, profesionales sanitarios y representantes del ámbito empresarial para analizar los retos y oportunidades de esta tecnología en el sector farmacéutico.
La IA acelera el descubrimiento de nuevos tratamientos
Durante el encuentro, los especialistas coincidieron en que la inteligencia artificial ya está modificando la forma en que se investiga, desarrolla y evalúa la eficacia de los medicamentos.
La conferencia inaugural fue impartida por Miguel Esteras Bejar, investigador de inteligencia artificial aplicada en TECNALIA, quien explicó que los algoritmos permiten analizar enormes volúmenes de información biológica, identificar patrones complejos y reducir significativamente los tiempos necesarios para descubrir nuevas moléculas con potencial terapéutico.
Según expuso, la combinación entre aprendizaje automático, biología y computación abre la puerta a una medicina cada vez más personalizada, además de optimizar la selección de candidatos para ensayos clínicos y disminuir los costes asociados al desarrollo farmacéutico.
La colaboración entre profesionales, clave para el éxito
Pese al avance tecnológico, los participantes subrayaron que el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada a la salud no depende únicamente de los algoritmos.
Miguel Esteras defendió que los mejores resultados llegarán gracias al trabajo conjunto entre investigadores, médicos, farmacólogos, ingenieros y empresas, insistiendo en que el verdadero desafío consiste en trasladar los avances tecnológicos a soluciones útiles para la práctica clínica.
La medicina personalizada centra el debate
La jornada incluyó una mesa redonda en la que se analizaron los principales desafíos que plantea la incorporación de la inteligencia artificial al ámbito sanitario.
Alberto Manuel Borobia, jefe del Servicio de Farmacología Clínica del Hospital Universitario La Paz, destacó que estas herramientas permitirán identificar antes aquellos compuestos que no llegarán a convertirse en medicamentos eficaces, optimizando así el diseño de los ensayos clínicos.
Por su parte, Francisco Abad Santos, profesor de la Universidad Autónoma de Madrid, señaló que uno de los grandes objetivos será avanzar hacia una medicina capaz de ofrecer el tratamiento más adecuado para cada paciente en función de sus características individuales.
Daniel Ramos Castro, profesor de la Escuela Politécnica Superior de la UAM, recordó que la calidad de los datos seguirá siendo determinante para el rendimiento de los modelos de inteligencia artificial, ya que los algoritmos dependen directamente de la información con la que son entrenados.
Un espacio para conectar ciencia, universidad y empresa
La jornada forma parte del ciclo InnoUAMos, una iniciativa impulsada por Madrid Network y la Fundación de la Universidad Autónoma de Madrid para favorecer la colaboración entre el ámbito científico, la universidad y el tejido empresarial.
Los organizadores destacaron la necesidad de mantener este tipo de espacios de encuentro para impulsar la transferencia de conocimiento y acelerar la incorporación de nuevas tecnologías capaces de mejorar tanto la investigación biomédica como la atención a los pacientes.
