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El desarrollo de fármacos puede ser lento, costoso y arriesgado, y a menudo se necesitan más de una década y miles de millones de dólares para llevar una sola terapia al mercado. La reutilización de fármacos ofrece una vía más rápida y menos arriesgada para desarrollar nuevas terapias, ya que aprovecha los perfiles de seguridad y eficacia establecidos de los fármacos existentes. No obstante, muchos programas de reutilización fracasan debido a su baja eficacia clínica o a toxicidades inesperadas, y el proceso suele seguir siendo laborioso y lento. Una revisión reciente de explica diferentes enfoques para utilizar la inteligencia artificial (IA) con el fin de acelerar la reutilización de fármacos y superar algunos de los principales retos de este proceso. Si bien este avance científico es crucial, los fármacos candidatos reutilizados también deben superar importantes retos normativos y de patentes para su comercialización exitosa.

Wan et al. destacan que la IA puede aprovechar grandes conjuntos de datos biológicos y clínicos para identificar nuevos usos terapéuticos para los medicamentos existentes. Al integrar diversos tipos de datos, como perfiles transcriptómicos y proteómicos, bases de datos de interacción entre fármacos y dianas, y evidencia del mundo real procedente de historias clínicas electrónicas, los modelos de IA pueden evaluar los fármacos candidatos en función de una amplia gama de métricas. Las líneas de trabajo para la reutilización de fármacos basadas en estos modelos de IA pueden revelar efectos ocultos dentro o fuera del objetivo y predecir nuevas asociaciones entre fármacos y enfermedades, lo que acelera drásticamente la búsqueda de candidatos viables. Los principales obstáculos para el éxito comercial de la reutilización de fármacos mediante IA son la fiabilidad de los datos, la validación clínica y los obstáculos normativos. Sin embargo, los últimos avances sugieren que la IA está transformando rápidamente la reutilización de fármacos, que ha pasado de depender de la serendipia a ser una disciplina sistemática y basada en datos.

Los medicamentos reutilizados también se enfrentan a importantes obstáculos en materia de protección de patentes, ya que sus moléculas principales ya son de dominio público. Como exploré en un artículo anterior sobre estrategias de patentes para medicamentos reutilizados, una protección eficaz requiere un enfoque multifacético, que incluye:

• Patentes de métodos de uso (que abarcan nuevas indicaciones, regímenes y vías de dosificación, y/o subpoblaciones de pacientes).
• Patentes de formulación (liberación prolongada, depósito inyectable o mecanismos de administración novedosos)
• Patentes combinadas (combinación sinérgica con otro agente terapéutico)

La protección estratégica de las patentes puede convertir los medicamentos reutilizados y las innovaciones asociadas en activos valiosos. Alinear la innovación en IA con una estrategia de propiedad intelectual bien pensada no solo protegerá el valor, sino que también garantizará que los avances científicos en la reutilización de medicamentos se traduzcan en éxito en el mercado.

El desarrollo tradicional de fármacos es un proceso largo y costoso, que a menudo lleva más de una década y cuesta miles de millones de dólares. Por el contrario, la reutilización de medicamentos ya existentes que han sido aprobados para otros usos puede evitar varias etapas del proceso de desarrollo de medicamentos, ya que los perfiles de seguridad de estos medicamentos ya están bien establecidos. El cribado virtual impulsado por la inteligencia artificial puede evaluar millones de compuestos en una fracción del tiempo, lo que acelera significativamente el proceso de descubrimiento de medicamentos al reducir la necesidad de realizar pruebas de laboratorio exhaustivas y centrar los recursos en los candidatos más prometedores, lo cual es crucial para responder a los candidatos más prometedores y agilizar el proceso de descubrimiento de medicamentos.