Los CEO de las farmacéuticas no se creen la promesa de la IA de curar enfermedades

La IA no tiene que curar enfermedades para marcar la diferencia.

Acelerar el trabajo burocrático ya ayudará de forma medible en cualquier gran organización como una farmacéutica.

Y eso es antes de cualquier trabajo científico en el que estén preparados para ayudar.

pton_xd publicó y luego borró:

> Está todo el problema de la biología, pero los LLMs sí tienen una ventaja sobre los humanos: simplemente hacen lo que se les dice y no están sujetos a la óptica, la política, el afán de lucro, etc. Quizá esa fortaleza por sí sola les permita sacar a la superficie soluciones que de otro modo habrían quedado enterradas en algún punto del camino.

Ah, sin duda. Hay un montón de soluciones y frutos al alcance de la mano en biología para problemas como, digamos, la longevidad. Hemos hecho que los ratones vivan significativamente más, varias docenas de veces. Pero requiere ingeniería genética de la línea germinal humana para trasladarlo a los humanos, y puedes apostar a que esa "solución" está bastante tabuizada.

En cuanto a "curar el cáncer", sospecho que Anthropic u OpenAI usarán su alto estatus/reputación para blanquear las soluciones existentes (línea germinal, p53, vías mejoradas de reparación del daño del ADN, mayor número de copias de supresores tumorales frente a oncogenes, redes de supresores tumorales más robustas, más apoptosis autoprotectora contra el cáncer, supresión de CD47, etc.) que la sociedad se ha negado a aceptar. Puede que tengan suficiente reputación para conseguir que la gente mire estas ideas. No curará a personas con cáncer turbo en estadio 5, también conocido como muertos vivientes, pero esperemos que no movamos tanto las porterías con ellos. https://news.ycombinator.com/item?id=49329717

No veo de dónde obtendría la IA actualmente los datos necesarios para desarrollar nuevos fármacos de forma fiable. O, en concreto, para desarrollar fármacos con una tasa de éxito mayor que la que tenemos ahora.

La IA tendría que ser capaz de predecir todos los efectos que una molécula específica tiene sobre un humano. Quiero decir, hoy podemos hacer partes de eso, para las interacciones específicas que ya entendemos. Pero eso no sería fundamentalmente distinto y es muy improbable que sea más eficaz que el desarrollo de fármacos actual.

Hay tantísimas cosas que la inteligencia digital podría hacer para avanzar en la investigación, y en algún momento quizá nos permita ejecutar experimentos en la nube dada una simulación biológica lo bastante cercana, etc. Pero incluso hasta entonces, podría usarse para diagnosticar a la gente mejor y más rápido, analizar literatura y datos de fuentes vastísimas y trazar un tratamiento con la "mayor probabilidad de curar a la persona", justo como está haciendo el fundador de Gitlabs. La IA no tiene que encontrar una cura para las enfermedades mañana para salvar más vidas.

El ensayo clínico medio dura 6-7 años. Para hacer mejores fármacos, necesitamos resultados etiquetados de "esto funcionó en un ensayo" y (más importante) "esto no funcionó en un ensayo" (lo cual hoy casi siempre queda excluido de las CROs y las farmacéuticas). Y estoy usando "para hacer mejores fármacos" de forma muy laxa aquí. No estoy diciendo "para entrenar un modelo que vaya de la enfermedad y la persona a una química que funcione". Estoy diciendo incluso tener ayudantes estadísticos que puedan ayudar a determinar si un fármaco debería cancelarse pronto (lo cual es una ayuda enorme) o si hay que ajustar su dosis tóxica o segregar una cohorte del ensayo de otra manera.

Así que sí, la IA no "va a resolver el 90% de las enfermedades en 7 años" (citado del artículo), pero también es un poco ridículo desentenderse por completo de intentarlo. La forma en que desarrollamos fármacos hoy es la mejor que tenemos, pero es una locura. Nuestros métodos actuales básicamente equivalen a prueba y error (muy sofisticado/estadísticamente riguroso). El fármaco medio cuesta de 1000 a 2000 millones de dólares llegar al mercado y muchísimos años. Al menos tenemos que intentar hacerlo mejor. Esta es un área en la que parece que deberíamos sentirnos obligados a hacerlo por compasión.

Nunca he entendido realmente el ángulo de que la IA puede curar enfermedades. Las herramientas de IA/ML son geniales gestionando complejidad, pero cuando se trata de tratamientos/curas, tienes que lidiar con la complejidad de todos modos. A menos que creas que el reposicionamiento de fármacos es la piedra roseta universal para curar enfermedades, y que es solo cuestión de probar todos estos fármacos que ya tenemos al menos pasados por un ensayo de seguridad. Sin embargo, si todas estas enfermedades/la medicina personalizada requieren nuevos ensayos de cosas, ¿cómo puede eso escalar (hacia arriba, y también hacia abajo hasta enfermedades con n<10)?

No veo que la IA nos vaya a dar mejores fármacos más rápido hasta que descubramos cómo simular con precisión los órganos y cómo interactúan las moléculas con ellos. Esa tecnología me parece muy lejana.