Una mirada a los desafíos del descubrimiento de fármacos

El descubrimiento de fármacos es un campo de investigación en constante evolución que se está ramificando en numerosas áreas novedosas como las inmunoterapias y las terapias génicas. En este ámbito del desarrollo, los científicos se enfrentan a diversos desafíos que obstaculizan los avances en el descubrimiento de fármacos. Es esencial que la industria adopte medidas para reducir los costes y mejorar la eficacia del descubrimiento si se desea aumentar el éxito financiero y médico de las investigaciones en el futuro.

Retos como los costes crecientes, las limitaciones de los modelos y una comprensión deficiente de los mecanismos subyacentes de las enfermedades reducen la eficacia del descubrimiento de fármacos. A medida que la investigación avanza hacia nuevas tecnologías de modelado, cabe preguntarse: ¿qué está haciendo la industria para intentar resolver todos estos desafíos? ¿Están teniendo éxito las iniciativas actuales?

El panorama del descubrimiento de fármacos

El descubrimiento de fármacos es un área de investigación amplia que incluye muchas disciplinas diferentes. Para identificar nuevos candidatos con potencial terapéutico suelen hacer falta equipos interdisciplinares de investigadores que sumen sus conocimientos y aborden el problema desde múltiples ángulos. Al analizar los retos planteados por el descubrimiento de fármacos, es importante identificar los distintos retos a los que se enfrentan muchos actores clave diferentes. Además, el panorama terapéutico es actualmente tan diverso que estos actores clave varían en función del tipo de medicamento que se está desarrollando, ya que cada clase requiere unos conocimientos concretos.

Los desafíos pueden afectar a todos los sectores implicados en el descubrimiento de fármacos y a todo el panorama, lo que los convierte en un problema de gran alcance con numerosas repercusiones.

La lucha contra los costes crecientes

El descubrimiento de fármacos es una inversión arriesgada. Se estima que menos del 14 % de los candidatos con potencial terapéutico que llegan a ensayos clínicos de fase 1 (el primer ensayo clínico en humanos) obtiene la aprobación de la FDA, y los que tienen éxito necesitan, de media, entre 10 y 15 años y una inversión de 2500 millones de dólares para lograrlo. El gasto en investigación y desarrollo ha aumentado a un ritmo muy superior al de los fármacos aprobados, lo que significa que cada año se necesita una inversión más elevada por cada medicamento aprobado.

Ante el incremento de los riesgos de la inversión, aumentar la probabilidad de que un candidato sea rentable es esencial. Para conseguirlo, se deben tener en cuenta varios factores:

• Un conocimiento deficiente de los mecanismos subyacentes de la enfermedad para la que se ha diseñado el fármaco
• Imprecisión de las tecnologías de modelado de las enfermedades
• Los resultados de los modelos no se reproducen en los pacientes

Los desafíos financieros del descubrimiento de fármacos se pueden resolver mediante una estrategia que aborde simultáneamente todos estos factores. Lo ideal sería que la industria pudiera mejorar la eficacia de sus tecnologías de modelado, que pueden proporcionar una comprensión más profunda de los mecanismos de la enfermedad y una identificación más precisa de las posibles dianas farmacológicas.

Más allá de los modelos animales

Una forma de abordar las limitaciones de los modelos y el conocimiento deficiente de los mecanismos subyacentes de la enfermedad es tratar de resolver los problemas relacionados con los modelos animales. Aunque los estudios con animales han sido la técnica más avanzada para predecir la toxicidad en humanos durante el descubrimiento y el desarrollo de fármacos durante muchas décadas, los modelos animales tienen algunas desventajas. Por ejemplo:

• Las predicciones de las respuestas en humanos rara vez son precisas
• El coste y la duración de la investigación aumentan a causa del manejo de los animales
• Hay implicaciones éticas negativas

Preocupa especialmente la capacidad de los modelos animales para predecir la respuesta humana a los fármacos. Aunque durante mucho tiempo se ha dado por hecho que eran precisos, algunos estudios recientes sugieren que no es así. Esto plantea dos problemas principales en el proceso de descubrimiento de fármacos:

• Es posible que algunos candidatos con potencial terapéutico se consideren por error seguros para los humanos y que se apruebe su estudio en ensayos clínicos.
• Es posible que algunos candidatos con potencial terapéutico se consideren por error no seguros para los humanos y que se descarte su estudio en ensayos clínicos.

Las dos situaciones se traducen en tiempo, dinero y recursos desperdiciados.

Aprovechar el potencial de las iPSC

Un avance esencial en el ámbito del modelado para el descubrimiento de fármacos son las células madre pluripotentes inducidas (iPSC). En esta tecnología, las células madre pluripotentes se diferencian en células que modelan enfermedades y que se pueden usar para recrear el fenotipo de la enfermedad in vitro con precisión. Como las iPSC se pueden desarrollar como modelos de enfermedades humanas, se pueden usar para facilitar el descubrimiento de fármacos en áreas en las que los modelos animales no bastan.

La capacidad de las iPSC para imitar los fenotipos moleculares y celulares en pacientes puede mejorar la precisión de la identificación de dianas y predecir mejor la toxicidad de un medicamento en humanos que los modelos animales. Eliminada la dificultad de la comparación entre distintas especies —uno de los principales desafíos del descubrimiento de fármacos—, en teoría es menos probable que las iPSC identifiquen una falsa diana, lo que reduce el riesgo de desarrollar una molécula con potencial terapéutico que fracase en el desarrollo clínico. Además, deberían proporcionar una visión de los riesgos de seguridad a nivel molecular y celular más clara que la de los ensayos realizados con células animales o incluso con líneas celulares humanas inmortalizadas. Aunque estas ventajas teóricas de la tecnología iPSC aún no se han demostrado experimentalmente, los primeros análisis de los datos publicados sugieren que las iPSC tienen una capacidad de modelar enfermedades de manera precisa superior a la de los modelos animales.

El uso de iPSC también puede ayudar a ampliar el conocimiento de los mecanismos de la enfermedad. Como la enfermedad se puede modelar de una forma más precisa en una iPSC que en un animal, se puede obtener una visión mucho más completa de la imagen biológica compleja. De esta forma, el uso de iPSC puede resolver tanto la baja especificidad de los modelos animales como la necesidad de comprender los mecanismos de la enfermedad. El uso de este tipo de modelado junto con los métodos tradicionales podría reducir el elevado número de dianas fallidas y, limitar, en consecuencia, los costes de desarrollo.

Aplicación de la inteligencia artificial

Los modelos informáticos se usan desde hace tiempo para resolver algunos de los desafíos del descubrimiento de fármacos por medio de la química computacional y la bioinformática, pero los avances en la IA pueden llevar estas técnicas a un nuevo nivel. Con el reciente aumento de la popularidad de la IA, el sector del desarrollo farmacéutico se ha planteado cómo puede aprovechar también esta potente herramienta, lo que ha llevado al crecimiento del descubrimiento de fármacos basado en la IA.

Ya hay varias empresas que ofrecen plataformas y procesos de IA para diversas necesidades del descubrimiento de fármacos. Entre ellas:

Aprovechar el potencial de estos avances tecnológicos puede ayudar a las empresas a recortar costes e incrementar las posibilidades de que los candidatos terapéuticos sean aprobados. La empresa biotecnológica alemana Evotec siguió este camino y en 2021 anunció la entrada de su medicamento inmunooncológico, descubierto en colaboración con Exscientia, en ensayos clínicos humanos. Este tipo de colaboraciones y la integración de la IA en los procesos de desarrollo existentes pueden abrir un nuevo camino para el descubrimiento de fármacos futuro.

¿Estamos resolviendo los desafíos del descubrimiento de fármacos?

Con las nuevas tecnologías de IA e iSPC, que están ayudando a resolver los problemas del modelado tradicional en animales, la ciencia está dando grandes pasos para reducir el desperdicio de tiempo y recursos y mejorar las probabilidades de éxito de las dianas farmacológicas. Como estas dos tecnologías reducen los costes de la investigación y aumentan las posibilidades de éxito de los candidatos, es probable que contribuyan a cerrar la brecha financiera entre las inversiones realizadas en el descubrimiento de fármacos y los medicamentos aprobados en la próxima década.

Mientras el futuro de la industria va tomando forma, las empresas del sector deben realizar un esfuerzo concertado para integrar estas nuevas tecnologías en sus procesos de descubrimiento de fármacos y no quedar rezagadas frente a la competencia.