Tres innovaciones que impulsan el crecimiento en el sector sanitario

Agustín Mohedas: Hoy voy a hablaros de la atención sanitaria, y más concretamente de la biotecnología.

Conjugados ADC: Revolución en el tratamiento contra el cáncer

Ahora quiero dedicar un tiempo a hablar concretamente de los llamados conjugados de anticuerpos-fármacos, porque creo que es una nueva tecnología bastante revolucionaria de la que estoy seguro que oirán hablar mucho más, ya que realmente está cambiando la forma en que se ejerce la medicina en el campo de la oncología o los tratamientos contra el cáncer.

Es algo que tiene que ver un poco con la Biología 101. Nuestro organismo crea anticuerpos contra bacterias y virus para poder neutralizarlos y destruirlos, así como prevenir la infección, por lo que forman parte de nuestra inmunidad natural.

En los últimos años las empresas de biotecnología han ido descubriendo cómo podemos aprovechar esta parte de nuestro sistema inmunitario para crear terapias. De este modo, lo que podemos hacer es crear un anticuerpo que se adhiera a una parte concreta de una célula o una proteína.

Pues bien, los tumores muestran en su superficie celular marcadores específicos que podemos utilizar para identificarlos frente al tejido sano, lo cual nos permite diseñar anticuerpos específicamente contra esos marcadores. Y no solo eso. También podemos adherir lo que se llama una carga útil, que en este caso es básicamente quimioterapia; una quimioterapia súper potente que adherimos al anticuerpo. Así que, básicamente, lo que hemos creado es un caballo de Troya que, esencialmente, puede unirse a la célula cancerosa, entrar, administrar la carga útil (o el fármaco citotóxico o la quimioterapia) y luego matar a la célula cancerosa sin afectar a ningún tejido sano.

Fármacos GLP-1: reducir los riesgos para la salud

Ahora hablaremos un poco sobre la obesidad. Bueno, creo que los GLP-1 han recibido mucha atención en los medios de comunicación, desde luego, y esto lo saco a colación hoy porque creo que mucha gente no se ha percatado (o los medios han pasado por alto) que estos fármacos de hecho mejoran la supervivencia. No solo ayudan a las personas a perder peso, sino que en realidad mejoran las consecuencias derivadas de la obesidad, en concreto las enfermedades cardíacas, los ictus y, en última instancia (aunque esto no se ha demostrado), también el cáncer, en mi opinión.

Por lo tanto, quería destacar estos GLP-1 porque la obesidad es un problema mundial importante, y creemos que la clase de medicamentos GLP-1 o estos fármacos contra la obesidad probablemente se conviertan en un mercado mundial de entre 100.000 y 200.000 millones de USD, lo que supondría el mercado farmacéutico más grande que jamás hayamos visto. Así pues, desde el punto de vista de la inversión es bastante emocionante tratar de averiguar, bueno, quiénes van a ser los ganadores y qué vendrá después.

IA: Acelerar el descubrimiento de fármacos

Me gustaría hablar un poco sobre la IA [inteligencia artificial], algo que también ha recibido mucha atención recientemente, y cómo eso podría beneficiar al proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos. Bueno, se ha creado mucho revuelo en torno a la IA, por lo que, en mi opinión, desde el punto de vista de la inversión es crucial no dejarse llevar por la sobreexpectación sobre este tema. Sin embargo, sería imperdonable no mencionar esto, porque creo que estas tecnologías van a mejorar drásticamente la forma en que descubrimos y desarrollamos fármacos.

Cabe señalar que el desarrollo de un fármaco, y su salida al mercado, tarda entre siete y diez años. Desde que se inicia el estudio clínico de fase 1 hasta los estudios de fase 3 y, finalmente, la aprobación de la FDA [Administración de Alimentos y Medicamentos]. Es un proceso que lleva entre siete y diez años. En realidad, esa estimación de siete a diez años se queda corta, porque hay otra parte entera del proceso llamada "desarrollo preclínico". Aquí es donde se realizan los cálculos básicos para descubrir nuestro objetivo farmacológico, donde se modifican moléculas en el laboratorio, como solía hacer yo durante mi etapa de doctorado, pipeteando e inyectando ratones y todas esas cosas. Todo eso puede llevar otros tres a cinco años.

Donde creo que la IA va a influir con mayor intensidad por ahora es en esta etapa temprana del desarrollo de fármacos. Por ejemplo, cuando estaba cursando el doctorado, trabajé con un químico, y probablemente sintetizamos entre 200 y 500 moléculas que luego probé en células y ratones. Se trataba de un proceso muy manual, donde yo era mano de obra gratuita, así que no importaba. Pero lo ideal sería que este proceso se realizara de una manera más mecánica.

Lo que la IA nos está ayudando a hacer realmente es que ahora podemos simular cómo se comportan estas proteínas in silico o en un ordenador. De hecho, podemos simular cómo se dirige una proteína (aquí a la izquierda se ve una), y luego, lo que podemos hacer es usar el ordenador para averiguar básicamente cómo un medicamento podría unirse a esa proteína. Luego, en lugar de que sintetice entre 200 y 500 moléculas en el laboratorio durante los cinco años que abarca un doctorado, podemos hacer que el ordenador sintetice mil millones o un billón de moléculas y probarlas todas a la vez en el transcurso de una semana en una supercomputadora para averiguar cosas y decir, bueno, hemos probado un billón de moléculas en el ordenador y estas son las mejores. Aquí están los 100 mejores aglutinantes que hemos encontrado; ahora vamos a fabricarlos.

Aquí es realmente donde la IA va a revolucionar el desarrollo de fármacos. Es en esta etapa temprana cuando podemos simular todo en el ordenador, hacer que ejecute los experimentos por nosotros utilizando estos grandes modelos y la tecnología de aprendizaje automático adaptativo, extraer todos esos datos e interpretarlos. De este modo, enseguida aceleramos la productividad de los científicos en el laboratorio para que no pierdan el tiempo haciendo cosas que no van a funcionar, dejándoles que se centren en las áreas con mayor rendimiento.