La IA está acelerando rápidamente la innovación en el descubrimiento de fármacos y las empresas farmacéuticas necesitan la infraestructura adecuada para aprovecharla.
El descubrimiento de fármacos es fundamental para el negocio de una compañía farmacéutica, ya que puede generar nuevas fuentes de ingresos y proteger el futuro de la organización. Sin embargo, encontrar y desarrollar nuevos fármacos ha sido tradicionalmente un proceso costoso y lento que implica numerosas aprobaciones regulatorias. Según Deloitte, en 2024, la investigación y el desarrollo (I+D) de un nuevo fármaco costaron un promedio de 2230 millones de dólares. [1] Desarrollar un nuevo fármaco lleva entre doce y catorce años, por lo que reducir este plazo incluso en un año podría ahorrar 159 millones de dólares por fármaco . En una importante cartera de productos farmacéuticos, el ahorro podría superar los 15 000 millones de dólares anuales.
Si bien la IA no es nueva en el sector farmacéutico, ahora promete agilizar y hacer más rentable el descubrimiento de fármacos que nunca. Permite a las empresas identificar nuevas proteínas y genes para tratamientos, generar nuevas moléculas farmacológicas y optimizar los procesos de fabricación. Y apenas estamos empezando a aprovechar su potencial.
Para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA, las compañías farmacéuticas necesitan la infraestructura de IA adecuada en los lugares adecuados. Las cargas de trabajo de IA para el descubrimiento de fármacos implican enormes volúmenes de datos y requieren computación de alto rendimiento (HPC) y transferencia de datos de baja latencia. Esto significa que las compañías farmacéuticas deben ser estratégicas al elegir una infraestructura que satisfaga sus necesidades de IA, tanto ahora como en el futuro.
Cómo afrontar el desafío del abismo de las patentes farmacéuticas
Un abismo de patentes es una caída en los ingresos que se produce cuando expira la protección de la patente de un producto. En la industria farmacéutica, cuando expiran los derechos exclusivos de un medicamento, otros fabricantes pueden producir y vender versiones del mismo a un precio más bajo, lo que provoca una rápida caída de las ventas. Dado que la mayor oportunidad de ingresos para un fabricante de medicamentos se da durante el periodo de exclusividad, cualquier medida que acelere el proceso de descubrimiento de fármacos puede mitigar el riesgo de ingresos.
Se predice que hay más de 200 mil millones de dólares en ingresos anuales en riesgo entre ahora y 2030 debido al próximo abismo de patentes en productos farmacéuticos. [2] Si las empresas no producen nuevos medicamentos más rápido, las próximas expiraciones de patentes provocarán una caída de los ingresos.
La IA y el aprendizaje automático ofrecen un gran potencial ante este desafío. Al acelerar la innovación y acortar drásticamente los plazos de descubrimiento de fármacos, la IA puede ayudar a las compañías farmacéuticas a mantener una ventaja competitiva.
Consideraciones estratégicas para las cargas de trabajo de descubrimiento de fármacos
Las organizaciones del sector de las ciencias de la vida y la salud están invirtiendo fuertemente en IA y tecnologías de apoyo para aprovechar la riqueza de datos de salud y genómicos. Sin embargo, implementar las tecnologías adecuadas puede ser complejo. Desde la idea inicial hasta la comercialización de un nuevo fármaco, las compañías farmacéuticas deben implementar estratégicamente una infraestructura que optimice las cargas de trabajo de descubrimiento de fármacos en cuanto a costo, latencia, acceso al ecosistema y conectividad. No se trata solo de evaluar el rendimiento de la GPU; es necesario considerar la solución de IA en su totalidad, desde la consulta hasta el resultado.
A continuación se presentan cuatro áreas importantes a tener en cuenta al planificar la infraestructura de IA para el descubrimiento de fármacos:
1. ¿Quiénes son sus usuarios?
Los investigadores científicos son los principales usuarios finales de las aplicaciones de IA para el descubrimiento de fármacos. Los investigadores farmacéuticos necesitan un acceso rápido y fluido a los datos y a las aplicaciones de IA. Esto significa que la infraestructura debe estar al alcance del lugar donde se realiza la investigación.
2. ¿De dónde provienen sus datos y están sujetos a requisitos de residencia de datos?
Los datos utilizados en el descubrimiento de fármacos incluyen datos genéticos, datos de salud y datos de grandes repositorios como el Biobanco del Reino Unido o los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de EE. UU. El descubrimiento de fármacos implica un gran volumen de datos, la mayoría de los cuales son información confidencial. El acceso a todos estos datos mejora la precisión de las aplicaciones de descubrimiento de fármacos, pero su infraestructura debe estar cerca de donde se generan los datos para garantizar una baja latencia para las aplicaciones de IA. Además, muchos datos de salud están sujetos a regulaciones que exigen que los datos permanezcan en el país donde se generan.
3. ¿Quiénes son sus socios y proveedores de servicios?
Las compañías farmacéuticas trabajan con diversos socios y proveedores de servicios, desde proveedores de tecnología hasta biobancos, universidades de investigación y organizaciones de investigación por contrato (CRO). Las compañías farmacéuticas necesitan intercambiar datos con estos socios de forma rápida y segura para impulsar las iniciativas de descubrimiento de fármacos.
4. ¿Dónde se alojan las aplicaciones y la infraestructura de IA?
Las compañías farmacéuticas pueden optar por alojar sus aplicaciones de IA en la nube, en infraestructura local o en una instalación de coubicación. La ubicación de los recursos informáticos puede afectar directamente los costos y el rendimiento de las aplicaciones, y por lo tanto, la experiencia del investigador. Las empresas globales suelen tener centros de I+D en varias regiones, por lo que también necesitan garantizar la conectividad entre ubicaciones.
Alojar aplicaciones de IA en la nube pública puede resultar costoso , pero muchas plataformas de descubrimiento de fármacos son nativas de la nube, por lo que es fundamental tener acceso a software en la nube. Escalar la infraestructura local para la IA puede ser difícil y, a menudo, no está diseñada para las capacidades avanzadas de energía y refrigeración que requieren las cargas de trabajo de IA. Por otro lado, las instalaciones de coubicación ofrecen centros de datos preparados para la IA , así como acceso a nubes y proveedores de servicios en un entorno neutral.
Llevando el descubrimiento de fármacos impulsado por IA al siguiente nivel
A medida que las compañías farmacéuticas desarrollan su estrategia de IA para el descubrimiento de fármacos y se preparan para trasladar las iniciativas de IA de la concepción a la producción, varios enfoques pueden mejorar los resultados:
- Optimice su uso de la nube : Usar la nube estratégicamente, como parte de un modelo de infraestructura híbrida para IA, puede reducir el gasto total en la nube y, al mismo tiempo, permitirle aprovechar las aplicaciones de descubrimiento de fármacos desarrolladas en la nube. Mientras tanto, puede usar infraestructura privada para el almacenamiento y la protección de datos.
- Posicionarse en el corazón de los centros de investigación y los ecosistemas sanitarios : La investigación y la colaboración son vitales en la industria farmacéutica. Para aprovechar al máximo estas relaciones, necesita estar físicamente cerca de centros de investigación como Boston-Cambridge en EE. UU.; Zúrich (Suiza); y Tokio. También necesita estar cerca de sus socios de investigación, proveedores de datos y otros actores clave.
- Aproveche los centros de datos preparados para IA : ¿Por qué no aprovechar los centros de datos ya diseñados para cargas de trabajo de IA, especialmente si sus centros de datos locales no lo están? Contar con las capacidades de energía y refrigeración adecuadas para HPC es revolucionario, ya que impulsa una mayor eficiencia, rendimiento y rentabilidad.
- Conéctese con proveedores de servicios de nube y tecnología en un entorno neutral : Ninguna empresa puede implementar IA por sí sola. Además de la nube, los proveedores de servicios de red y otros servicios de TI desempeñan un papel fundamental en cualquier solución de IA, por lo que es fundamental priorizar el acceso al ecosistema desde el principio.
¿Por qué considerar el descubrimiento de fármacos en Equinix?
Equinix cuenta con las capacidades y el ecosistema necesarios para impulsar la innovación en las compañías farmacéuticas. En Equinix, puede conectarse fácilmente con miles de nubes, redes, proveedores de datos y modelos, y otros servicios de TI. Nuestros centros de datos preparados para IA están diseñados para ayudarle a optimizar las aplicaciones de descubrimiento de fármacos con baja latencia y alto rendimiento. Además, nuestra presencia global le permite ubicar la infraestructura donde la necesite para satisfacer sus necesidades de I+D y residencia de datos.
Equinix ha ayudado a numerosas empresas de la industria farmacéutica a innovar con mayor rapidez y operar con mayor eficiencia. Por ello, Nanyang Biologics, con sede en Singapur , eligió Equinix como plataforma para su Red Neuronal Gráfica de Interacción Fármaco-Diana (DTIGN) para el descubrimiento de fármacos impulsado por IA. El uso del entorno HPC de Equinix permitió una aceleración del 68 % en el descubrimiento de fármacos y una reducción del 90 % en los costes de I+D, a la vez que ofreció una puerta de entrada a un ecosistema global de IA. Actualmente, trabajan con HPE y Equinix para ofrecer una plataforma patentada como servicio impulsada por IA para el descubrimiento de fármacos .
Obtenga más información sobre las ventajas de implementar infraestructura para el descubrimiento de fármacos en Equinix descargando nuestro resumen de la solución .
[1] Sea valiente, sea audaz: medir el rendimiento de la innovación farmacéutica , Deloitte, 25 de marzo de 2025.
[2] La amenaza inminente de las grandes farmacéuticas: un abismo de patentes de «magnitud tectónica» , BioPharma Dive, 21 de febrero de 2023.
EQUINIX Blog. N. P. Traducido al español
