La inteligencia artificial ha estado trabajando en el proceso de desarrollo de fármacos durante años, pero con poco que mostrar hasta ahora en la renovación del proceso notoriamente oneroso. Mientras que las drogas se desarrollan utilizando IA de varias maneras, ninguna droga desarrollada por completo por IA, de principio a fin, hasta ahora lo han logrado sobre la línea de meta de aprobación regulatoria.

Por esa razón, cada intento de una droga de IA para obtener la aprobación es una especie de hito. El martes, la startup de desarrollo de fármacos absci, con sede en Vancouver, Washington, anunció tal hito, el comienzo de un ensayo clínico de fase I para una terapia que construyó desde cero utilizando IA generativa para tratar la enfermedad del intestino irritable.

La compañía anunció que ha «dosificado» a los primeros pacientes en los ensayos de fase I, lo que significa, administrando dosis de su fármaco, ABS-101, a voluntarios sanos.

«Este es un hito muy grande para la compañía», dijo Sean McClain, fundador y CEO de Absci, en una conversación conmigo a través de Google Meet el martes por la tarde.

«Estamos entusiasmados de convertirnos en una compañía de biotecnología de etapa clínica; es emocionante desde el punto de vista del descubrimiento de drogas de IA», dijo.

La Fase I es la primera de las tres fases en el proceso de ensayo clínico de un medicamento propuesto que debe completarse para que el medicamento sea considerado para la aprobación de los reguladores (la Administración de Alimentos y Medicamentos en los Estados Unidos). El propósito de la Fase I es demostrar que no hay efectos secundarios adversos que el medicamento se ponga en humanos por primera vez.

Absci describe el proceso:

El estudio de fase 1 (ACTRN12625000212459p) aleatorizado, doble ciego, controlado con placebo, primero en humanos de dosis ascendentes únicas de AB-101 evaluará la seguridad, la tolerabilidad, la farmacocinética (PK) y la farmacodinámica (pd) en voluntarios sanos. Se espera que el estudio inscriba aproximadamente 40 participantes adultos sanos. El punto final primario es la seguridad y la tolerabilidad, con PK, PD y inmunogenicidad que sirven como puntos finales secundarios. La lectura de datos provisionales de la fase 1 se espera en la segunda mitad de 2025.

Absci ha utilizado la IA para optimizar drásticamente el desarrollo de fármacos y el proceso preclínico, conocido como el «front-end» del desarrollo de fármacos, donde ocurre el descubrimiento de las drogas, y la validación inicial que usa modelos animales in vitro e in vivo, antes de ponerse en sujetos humanos.

ABS-101 fue desarrollado desde cero y llevado a la clínica en solo 24 meses, y a un costo de $ 15 millones.

«Debido a la IA, llegamos a la clínica en aproximadamente la mitad del tiempo, de cinco años a poco más de 24 meses», me dijo McClain, «y con un costo de orden de magnitud menos, $ 15 millones para llevar este activo a la clínica versus lo que típicamente cuesta $ 50 a $ 100 millones.

Las herramientas de software impulsadas por la IA de Absci, combinadas con su propio laboratorio húmedo, son una reinvención virtual de los procedimientos de laboratorio.

La compañía utiliza IA generativa «para predecir anticuerpos desde cero que pueden unirse a un objetivo de interés», dijo McClain. Tradicionalmente, los científicos en un laboratorio húmedo usarían el sistema inmunitario de un animal para generar un anticuerpo. Con IA generativa, el anticuerpo se puede crear como un modelo de computadora.

ABS-101 de Absci es el primer medicamento que la compañía ha traído a la clínica después de más de una década gastada en trabajos de computadoras fundamentales y trabajo de laboratorio húmedo. Es el candidato de drogas principal de la compañía en su tubería de drogas.

El nuevo anticuerpo ABS-101, desarrollado usando IA generativa, se une a la proteína TL1A en células inmunes cuya sobreexpresión se ha relacionado con una variedad de enfermedades autoinmunes inflamatorias.

La IA no solo redujo el tiempo y los costos, sino que ha traído otras ventajas novedosas, dijo Christian Stegmann, jefe de desarrollo de medicamentos de la compañía, en la misma llamada.

«Otros han traído anticuerpos a la clínica que han tenido deficiencias, que hemos tratado de abordar», dijo. Un gran problema ha sido que las terapias previas «llevan al paciente a desarrollar anticuerpos antidrogas, lo que puede llevar a los pacientes a necesitar cambiar los tratamientos». El ABS-101, dijo, tiene la intención de tener un «riesgo de inmunogenicidad reducido» por diseño, lo que con suerte significará menos resistencia a los medicamentos.

Además, las técnicas de IA permitieron a la compañía ir inmediatamente a un método «subcutáneo» para administrar la dosis, en lugar de mediante un goteo en la vena, como es estándar en los ensayos de fase I. «Eso es inusual; generalmente se produce mucho más tarde en los entornos de desarrollo clínico», dijo Stegmann.

El uso de una aguja versus un goteo es importante porque, idealmente, el fármaco final será autoadministrado por los pacientes. Si el medicamento ya se está probando a través de la aguja en lugar de goteo, acerca la terapia mucho más cerca de su forma final. «Eso nos permite ser más rápidos en la tubería general de desarrollo clínico y recopilar datos para el entorno que realmente llegará al mercado» en la forma final del medicamento, suponiendo que finalmente esté aprobado.

«Esta es una ventaja de la IA», dijo McClain, «esta capacidad de modelar no solo por afinidad y potencia, sino también para optimizar la capacidad de fabricación y demás, para ir a todos los atributos que desea en la primera vuelta; eso realmente ayuda».

El ensayo clínico de fase I completo se extenderá hasta bien hasta el próximo año, dijeron McClain y Stegmann. Recopilar resultados es algo más largo que para otras pruebas de fase I porque ABS-101 fue diseñado para extender el tiempo entre las dosis.

Ese es un beneficio para los pacientes, ya que hace posible una dosis menos frecuente (pinchazos de aguja menos frecuentes), pero significa que el ensayo lleva más tiempo llevar a cabo esas dosis. «Tenemos una larga vida media que tenemos que monitorear por un tiempo», explicó Stegmann.

Mucho antes de la finalización de la Fase I, a finales de este año, McClain espera tener una «lectura» significativa de los datos iniciales de la fase I.

«Vamos a, en la Fase I, comprender piezas importantes (de todo el proceso de prueba), además de confirmar si vemos la vida media extendida» de la dosis, dijo McClain. «También veremos el perfil de inmunogenicidad; habrá mucha buena información, en cuanto a poder mostrar la eficacia» de ABS-101.

Debido a que los datos incrementales se convertirán a finales de este año, sabrán lo suficiente como para buscar la aprobación de la Fase II y comenzar a reclutar sujetos antes de completar la Fase I. La Fase II es donde el intenso trabajo de medir la efectividad del medicamento tiene lugar, dijo McClain. «Es justo decir que nos moveremos más rápido a la Fase II» de lo que podría ser el caso, dijo.

Después de ABS-101, el próximo candidato de McClain que se acerca a los ensayos clínicos es ABS-201, que tiene dos indicaciones notables, una para tratar la pérdida de cabello en forma de alopecia y otra para la endometriosis. Se espera que ABS-2011 ingrese a una prueba de fase I en la primera mitad del próximo año, dijo McClain.

En cualquier medida, el desarrollo de fármacos necesita una revisión. Crear nuevas drogas, o incluso reutilizar las viejas, viene con un enorme costo. Un nuevo medicamento tarda, en promedio, en 10 años en desarrollarse, desde la química fundamental hasta los ensayos clínicos hasta la aprobación regulatoria. Puede costar casi $ 3 mil millones, y la tasa de fracaso de la mayoría de los nuevos candidatos a los medicamentos es del 96%.

Hasta ahora ha habido mucha actividad, sin una droga de IA.

El Centro de Evaluación e Investigación de Medicamentos de la Administración de Drogas de EE. UU. Recibió más de 500 aplicaciones de drogas a través de 2023 que usaron algún tipo de «componente de IA», según los materiales de CDER sobre IA en el desarrollo de medicamentos.

Pero, como Revista de la naturalezaMelanie Senior informó en diciembre: «Ningún candidato a fármaco habilitado para AI ha pasado a los reguladores más allá de los reguladores, a pesar de que varios se encuentran en ensayos clínicos».

Además de la absci, una pequeña cohorte de startups ha avanzado en los ensayos, incluso si aún no tienen un resultado clínico. Por ejemplo, BPGBIO de Framingham, Massachusetts, tiene un medicamento para el cáncer de páncreas, desarrollado utilizando enfoques de IA, que se está abriendo camino a través de los ensayos clínicos de fase II.

Más allá de los resultados de ABS-101 y otros ensayos, el objetivo de Absci es «predecir la biología». Eso significa que la compañía buscará «comenzar a predecir dónde un anticuerpo debería unirse a un objetivo para darnos la respuesta biológica que queremos».

Las acciones de Absci se negocian públicamente en NASDAQ. Las acciones han desafiado un mercado de valores difícil este año, aumentando el 12% frente a una disminución del 2% para el índice compuesto NASDAQ. Después de las horas del martes, cuando Absci emitió su comunicado de prensa, las acciones aumentó hasta un 25% en la negociación tardía.