Reescribiendo el desarrollo de fármacos con IA

Desde el principio tuvo en mente el itinerario de biotecnología computacional, y es que ya en primero le atraían las asignaturas más técnicas como matemáticas, física o programación.

Tras cuatro años de grado, uno de máster y tres de doctorado, defendió su tesis, que se centró en la aplicación del análisis de datos a gran escala para explorar las fronteras del reposicionamiento de fármacos, y que recibió el Premio Extraordinario de Doctorado 2022-2023. A día de hoy, investiga en el Laboratorio de Análisis de Datos Médicos (MEDAL), y continúa aplicando la Inteligencia Artificial (IA) en su objetivo de reducir los altos costes y tiempos requeridos en el desarrollo de fármacos.

Segundas oportunidades terapéuticas

De las 10.000 moléculas que se evalúan a la hora de desarrollar un nuevo fármaco, solo una acaba llegando a las farmacias. Es un proceso caro y largo en el que se invierten unos 2.500 millones de euros por tratamiento y una media de 13 años. La investigación de Lucía se centra en el reposicionamiento de fármacos, que “no es más que intentar darle una segunda vida a un fármaco que ya existe”. Se trata de evaluar si un fármaco indicado para una enfermedad podría ser efectivo para otra distinta. ¿Las ventajas? Reduce costes y tiempos del proceso de desarrollo de un fármaco al eliminar algunas etapas preclínicas.

Aun así, Lucía advierte que siempre son necesarios ensayos in vivo (con organismos vivos como células o animales) y por supuesto, clínicos. Por eso, aunque en su laboratorio trabajan en los estadios iniciales del desarrollo de fármacos, están en contacto con laboratorios que verifican experimentalmente sus hipótesis de reposicionamiento más prometedoras. 

Actualmente, gracias a la globalización y a los desarrollos tecnológicos que se han dado en los últimos años, existe una cantidad de información prácticamente inabarcable sobre las enfermedades: los genes que las causan y su regulación, las proteínas a las que se asocian, los síntomas de la enfermedad, información sobre los fármacos y sus efectos secundarios, las dianas moleculares a las que nos dirigimos. En su laboratorio, Lucía utiliza técnicas de biotecnología computacional como la medicina de redes para representar toda esa información en una especie de árbol genealógico llamado grafo, un diagrama de puntos que representan varios elementos y de líneas que representan sus relaciones.

^{Lucía Prieto participando como ponente en un evento / Imagen cedida por la investigadora.}

“Una de las tecnologías de IA que estamos empezando a aplicar ahora es la que hay detrás de ChatGPT”

Sobre este grafo se aplica la famosísima IA, que permite integrar en un único modelo una gran cantidad de información y representarlo de forma sencilla para facilitar la predicción de enlaces de tipo fármaco-enfermedad que no estaban en el grafo original. “Una de las tecnologías de IA que estamos empezando a aplicar ahora es la de Large Language Models o LLM, la tecnología que hay detrás de ChatGPT”, destaca la científica. El ritmo al que se publican los artículos científicos hoy en día hace imposible que una persona esté al tanto de toda la información que va apareciendo. Aquí, la LLM detrás de ChatGPT ayuda no solo a planificar unas vacaciones, sino también a codificar el texto de esos miles de artículos e integrarlo en los modelos con los que Lucía trabaja.  

Aunque el reposicionamiento puede parecer algo muy novedoso, no lo es tanto. Un caso muy famoso es el del Viagra, que originalmente se desarrolló para la hipertensión y la angina de pecho, pero al verse los efectos que producía en los hombres se acabó aprobando en 1998 para la disfunción eréctil. De forma similar sucede con el Ozempic, un tratamiento que surgió para la diabetes y que ahora se está utilizando también para la obesidad.

Del laboratorio a las aulas

Además de investigar, Lucía ha acabado, según dice, de forma un poco improvisada, siendo profesora en los grados de Informática y de Biotecnología de la UPM. Su experiencia varía en función de la facultad en la que se encuentre. “En informática, donde imparto bases de datos, siento que la asignatura es muy importante para los alumnos porque la van a necesitar en su vida profesional. En biotecnología, sin embargo, doy clase en el último año del grado a un grupo más pequeño, y siento que tengo más afinidad por la parte de la investigación”. 

En cualquier caso, tener algo que decir en la formación de las próximas generaciones es lo que más le motiva para enseñar. 

“Lo que más me motiva de enseñar es sentir cómo realmente tienes algo que decir en las siguientes generaciones”

La ilusión con la que habla de su motivación enseñando se torna en frustración cuando se le pregunta por la inversión en educación pública. Como profesora de una de las seis universidades públicas de la Comunidad de Madrid, no entiende las condiciones bajo las que trabajan los profesores. “No pueden ser las condiciones que hay en la universidad pública y toda la burocracia a la que nos enfrentamos. Te estás pegando continuamente y es como tener tu propio trabajo más un trabajo adicional”, denuncia. Ante esta situación, Lucía aboga por unas mejores condiciones para los profesores y por una inversión en I+D+I que permita una ciencia de excelencia. 

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Coral Herrador es biotecnóloga y trabaja como redactora científica y gestora de proyectos en Treelogy Medical Marketing. Con un gran interés por la divulgación científica, combina rigor y creatividad con el objetivo de transformar información compleja en mensajes claros y relevantes.