La inteligencia synthetic ha sido un área de inversión candente durante tanto tiempo que es prácticamente imposible descubrir nombres de IA que no hayan visto dispararse los precios de sus acciones. Como resultado, muchos inversores han estado buscando sectores alternativos donde ciertas empresas están aprovechando la tecnología de IA para una variedad de casos de uso.
Puede ser un sector relativamente pasado por alto que ha estado utilizando la inteligencia synthetic y el aprendizaje automático para mejorar las operaciones y descubrir nuevos tratamientos y productos. De hecho, McKinsey describió el descubrimiento de fármacos impulsado por la IA como “el futuro de la biotecnología”.
En specific, el Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a tres investigadores reconocidos por cómo utilizaron la IA para predecir la estructura de las proteínas, algo necesario para comprender mejor el papel de una proteína y luego diseñar fármacos más específicos.
Inteligencia synthetic y aprendizaje automático en biotecnología
Según una estimación, se espera que el mercado de la IA en la biotecnología tenga un valor de 2.100 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance los 7.110 millones de dólares en 2031, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 19% durante ese período.
La IA es muy prometedora en biotecnología debido al gran número de enfermedades que tienen necesidades médicas no cubiertas. No es ningún secreto que encontrar y desarrollar un medicamento eficaz lleva años y cientos de millones o miles de millones de dólares.
Sin embargo, la inteligencia synthetic y el aprendizaje automático podrían cambiar todo eso. McKinsey ha identificado más de 250 empresas que trabajan en la industria del descubrimiento de fármacos impulsada por la IA, que sigue creciendo.
“Las mejores de estas empresas integrarán completamente la IA en los flujos de trabajo de investigación…”, afirmó McKinsey. “Al poner la IA en el centro del motor de investigación, las empresas pueden transformar la investigación a escala y lograr mejoras espectaculares en los resultados de los pacientes”.
En última instancia, los expertos creen que la IA en el descubrimiento de fármacos conducirá a que se desarrollen mejores fármacos con mayor rapidez. Aquí hay cuatro acciones orientadas a la IA en el sector biotecnológico.
1. Abstenerse
Con una capitalización de mercado de alrededor de 452 millones de dólares, Absci (NASDAQ 🙂 cae firmemente en territorio de pequeña capitalización. La empresa se describe a sí misma como una “empresa de creación de fármacos de IA generativa” con una misión easy: “crear mejores productos biológicos para los pacientes más rápido”. Absci utiliza datos para entrenar su modelo, IA para crear anticuerpos y un laboratorio húmedo para validar sus descubrimientos.
Según Absci, la mayoría de los descubrimientos de fármacos biológicos utilizan bibliotecas de anticuerpos existentes para descubrir mejoras. Sin embargo, la empresa demostró recientemente cómo puede “diseñar anticuerpos de novo ‘desde cero'” a través de ordenadores.
Absci cube que su “enfoque de IA de disparo cero” diseña anticuerpos sin un conocimiento previo sobre el objetivo específico, lo que da como resultado candidatos a fármacos que no se parecen en nada a los que se encuentran en las bases de datos existentes. Hasta ahora, la compañía tiene un candidato para la enfermedad inflamatoria intestinal en la etapa de habilitación de IND (nuevo fármaco en investigación). Los estudios que permiten IND evalúan las posibles toxicidades en humanos y estiman las dosis iniciales para los ensayos clínicos.
2. Neurociencia de luciérnaga
Firefly Neuroscience Inc (NASDAQ 🙂 ha desarrollado una plataforma de análisis impulsada por IA y aprobada por la FDA llamada Mind Community Analytics (BNA). La plataforma aprovecha la base de datos patentada de Firefly de más de 77.000 exploraciones EEG en 12 trastornos neurológicos, lo que permite la detección temprana y precisa de “desviaciones neurológicas sutiles” a través de IA avanzada.
La tecnología de Firefly comienza con la recopilación de datos de EEG utilizando “tareas” de BNA colocando electrodos en el cuero cabelludo del paciente para medir la actividad eléctrica de su cerebro y las señales neuronales en tiempo actual. A continuación (LON:), las técnicas de procesamiento de señales de Firefly procesan los datos EEG sin procesar y los preparan para su análisis.
El siguiente paso es el paso de huge information, que implica comparar los datos de EEG procesados con la “base de datos normativa de edades coincidentes” aprobada por la FDA de la compañía. Esa base de datos sirve como punto de referencia para el paciente para que los algoritmos BNA puedan detectar anomalías sutiles en la actividad cerebral del paciente.
Luego, la tecnología aprovecha la IA para analizar los datos del EEG y proporcionar información procesable a través del aprendizaje automático, que perfecciona continuamente la comprensión de los patrones neurológicos. Finalmente, BNA emite un informe que contiene información detallada sobre la función cerebral del paciente y cualquier anomalía detectada.
A principios de este mes, Firefly Neuroscience completó exitosas colaboraciones de investigación con Takeda Pharmaceutical (NYSE:) y Novartis AG (NYSE:), avanzando su tecnología BNA para el desarrollo de fármacos de neurociencia.
3. Corro Bio
Korro Bio (NASDAQ 🙂 tiene como objetivo “descubrir, desarrollar y comercializar una nueva clase de terapias de ARN basadas en la genética humana y la biología de las enfermedades”. La empresa utiliza el aprendizaje automático para optimizar los oligonucleótidos como parte de su plataforma OPERA (edición de ARN promovida por oligonucleótidos).
Korro ha reunido un conjunto de tecnologías y capacidades para construir su plataforma de edición de ARN mediante el aprendizaje automático, un conocimiento profundo de la biología ADAR, experiencia en química de oligonucleótidos y entrega adecuada al propósito.
A principios de este mes, Korro Bio anunció una colaboración con Novo Nordisk (NYSE 🙂 para desarrollar un par de candidatos terapéuticos utilizando la plataforma OPERA de Korro. Si bien los dos objetivos aún no se han revelado, los candidatos serán enfermedades cardiometabólicas.
4. Terapéutica NeuroSense
Neurosense Therapeutics (NASDAQ 🙂 está desarrollando tratamientos novedosos para enfermedades neurodegenerativas como la esclerosis lateral amiotrófica, más conocida como ELA. La compañía se asoció recientemente con PhaseV, que es pionera en el aprendizaje automático causal para el análisis y la optimización de ensayos clínicos.
Las dos empresas se están asociando para utilizar la tecnología de aprendizaje automático de PhaseV para el próximo ensayo de fase 3 de PrimeC de NeuroSense para tratar la ELA. La colaboración implicó un análisis independiente del ensayo PARADIGM Fase 2b de NeuroSense realizado por PhaseV utilizando su tecnología ML.
Ese análisis predice altas posibilidades de éxito en múltiples subgrupos para el estudio de fase 3 de PrimeC. Esos resultados informarán el diseño del estudio y la inscripción de pacientes, al tiempo que garantizarán la rentabilidad del ensayo.
NeuroSense informó recientemente resultados positivos de su ensayo de fase 2b de PrimeC, que mostró una desaceleración estadísticamente significativa del 37% en la progresión de la enfermedad en ELA.
El fármaco candidato también mostró una desaceleración estadísticamente significativa del 43% en la progresión de la enfermedad en pacientes con ELA de alto riesgo versus placebo después de seis meses de tratamiento.
Invertir en acciones de biotecnología con una IA inclinada
Las acciones de biotecnología en normal han tenido un año excelente, al menos según el (NBI).
Incluyendo una ganancia del 7% en lo que va del año, el índice se ha disparado un 25% durante el último año en un repunte más amplio que comenzó a finales de octubre de 2023.
Por supuesto, siempre se recomienda a los inversores que hagan su propia diligencia debida antes de invertir en cualquier acción, thought o tema.
