Los laboratorios farmacéuticos aceleran la adopción de la inteligencia artificial para acelerar descubrimientos y evaluar seguridad, con miras a reducir costos y tiempos en un sector históricamente resistente al cambio. A medida que tecnologías como el aprendizaje automático, la simulación computacional y la bioinformática ganan terreno, las compañías están reemplazando pasos operativos tradicionales por procesos basados en datos que prometen agilidad sin sacrificar rigor científico.
Uno de los impulsores clave es la presión regulatoria y el alineamiento con las recomendaciones de agencias sanitarias, en particular la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos. Recientemente, distintas autoridades han señalado la necesidad de avanzar en métodos que minimicen el uso de animales sin comprometer la seguridad de las pruebas preclínicas.
La IA aparece como una herramienta para predecir toxicidad, eficacia y posibles efectos adversos a partir de modelos computacionales y conjuntos de datos históricos, reduciendo así la dependencia de pruebas en animales en etapas tempranas de desarrollo.
Las decisiones basadas en IA deben estar respaldadas por marcos regulatorios robustos y auditorías independientes para evitar sesgos, falsos positivos y problemas de reproducibilidad. En particular, las autoridades regulatorias exigen trazabilidad: saber qué datos se utilizaron, cómo se procesaron y cómo se llegaron a las conclusiones.
Mirando hacia el futuro, la industria farmacéutica apuesta por un ecosistema donde la IA coexiste con métodos tradicionales, complementando laboratorios experimentales y fortaleciendo la confianza regulatoria.
+ No hay comentarios
Agregar comentario