“De 10.000 fármacos que se investigan solo uno se comercializa”

Fernando Eiras Abalde, de 34 años y médico adjunto de Medicina Intensiva en el Complexo Hospitalario de Pontevedra (CHOP), acaba de recibir la nota “cum laude” en la Facultad de Medicina de la Universidad del País Vasco (UPV) en Lejona por una tesis doctoral sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la predicción del comportamiento de fármacos y ensayos clínicos. Su estudio permitirá a los investigadores y a la industria farmacéutica disminuir el coste económico o el tiempo invertido en el desarrollo de nuevos medicamentos. Humberto González, Sonia Arrasate y Javier Meana han sido sus directores en la tesis “Lifecycle Information Fusion, Data Enrichment, Perturbation Theory, and Machine Learning Models (LIFE.PTML) for Preclinical Assays, Clinical Trials and Epidemiology Data of Anti-HIV compounds”.

– ¿Cuándo tiempo invirtió en su tesis doctoral?

– La empecé hace cinco años, lo que pasa es que entonces el tema de la inteligencia artificial estaba en pañales. En el último año ha explotado de repente. Me puse a buscar dónde podía hacerla y la verdad es que me resultó un poco difícil encontrar a gente que se dedicara a eso en las universidades y, sobre todo, en relación con la medicina. Finalmente fui a la UPV.

– ¿Por qué la temática de los fármacos?

– Yo veía que cada vez que se quiere desarrollar un fármaco, de 10.000 que se investigan solo uno se llega a comercializar. Eso es un gasto enorme de dinero para la industria farmacéutica y de tiempo para los propios médicos dedicados a generar ensayos clínicos o a investigar. Con la UPV y a través de Machine Learning, un tipo de inteligencia artificial, cruzamos dos bases de datos abiertas de características de moléculas y de ensayos clínicos. Centrándonos en concreto en el VIH, aunque es aplicable a otros campos, podemos aplicar el algoritmo de inteligencia artificial y saber si esa molécula va a llegar a comercializarse. El objetivo es saber si va a tener el resultado que queremos en el ensayo clínico. De este modo, la aplicación de cuatro modelos quimioinformáticos de inteligencia artificial propuestos en la tesis permite predecir la actividad de nuevos fármacos

– ¿De qué margen de error estaríamos hablando?

– Cada modelo es un poco diferente, pero la peor sensibilidad de todos es del 87%, que aún así es muy buena.

– ¿Qué recorrido puede tener ahora su trabajo?

– Estoy dentro de una start-up que pertenece a la UPV y que se llama Ikerdata. La intención es seguir desarrollando estos modelos y llegar a aplicarlos. Esto es una tesis, pero la idea es lograr un desarrollo práctico en la propia industria farmacéutica.

– Durante los cinco años de investigación, y tal y como usted señala, la inteligencia artificial ha variado mucho. ¿De qué modo le afectó en su trabajo?

– Yo viví la época mala del COVID en Madrid. La segunda ola la viví en Ourense, la tercera en Vigo... Los últimos años han supuesto un cambio importante porque hay muchas más herramientas de apoyo a la inteligencia artificial. En este punto me gustaría recalcar que la inteligencia artificial no es el Chatgpt que todo el mundo conoce, sino que lo que hay detrás y cómo se generan los modelos. Eso es lo que más me atrae a mí. Todo esto lleva años entre nosotros, porque, por ejemplo, cuando tú abres el Facebook y ves que te recomiendan cualquier producto, eso es inteligencia artificial. Lo que ha pasado en el último año es el salto a que tú puedas interaccionar con ella. Sí es cierto que se oye hablar más de ella ahora, pero a mí, para generar mis modelos, no me ha afectado tanto.

– Su trabajo se centra en el VIH pero la idea es aplicarlo a todas las enfermedades y fármacos...

– Sí, esa es la idea.

– ¿Cuánto tiempo lleva trabajando en el Sergas?

– En el Sergas llevo siete años y en Pontevedra casi dos. Hice Intensivos en Ourense y el de Pontevedra era el contrato más estable que me ofrecían en aquel momento.

– ¿Ve posible una aplicación de su tesis en el área sanitaria de Pontevedra?

– Cuando presentas la tesis siempre tienes que añadir una serie de proyectos a desarrollar en el futuro. A mí me gusta mucho la investigación, aquí en la UCI, por ejemplo, estamos con un ensayo clínico sobre el tratamiento de los pacientes oncológicos o hematológicos. Con estos datos, y en base a la tesis, se podría hacer un modelo predictivo a través de Machine Learnig de cara a ver qué pacientes se pueden beneficiar más de una terapia o de otra.

Suscríbete para seguir leyendo