La industria farmacéutica está atravesando una de las transformaciones más profundas de su historia gracias a la inteligencia artificial (IA). Lejos de los laboratorios tradicionales llenos de tubos de ensayo y reactivos, el desarrollo de nuevos medicamentos está migrando cada vez más hacia entornos digitales, donde algoritmos avanzados permiten diseñar fármacos de manera más rápida, eficiente y precisa.
Un ejemplo de este cambio es el trabajo que se realiza en compañías como GSK, donde herramientas de IA como Phenformer analizan información genética y la relacionan con fenotipos (las manifestaciones biológicas y conductuales de los genes). Esto permite comprender mejor cómo los genes impulsan determinadas enfermedades y generar nuevas hipótesis sobre sus mecanismos, acelerando la identificación de posibles tratamientos.
El uso de modelos avanzados de IA, conocidos como transformers, ya está dando resultados concretos. Empresas biotecnológicas como Insilico Medicine han logrado desarrollar candidatos a medicamentos en apenas 18 meses, frente a los más de cuatro años que solía tomar este proceso. Uno de estos fármacos, destinado a tratar la fibrosis pulmonar idiopática, ya ha superado con éxito fases intermedias de ensayos clínicos. Actualmente, esta empresa cuenta con más de 40 medicamentos desarrollados con ayuda de IA en su portafolio, enfocados en cáncer y enfermedades intestinales y renales.
El impacto económico también es significativo. Se estima que la inversión anual en IA aplicada a la industria farmacéutica crecerá de 3.800 millones de dólares en 2025 a más de 15.000 millones en 2030. Además, las alianzas entre grandes farmacéuticas y empresas tecnológicas se han multiplicado, con colaboraciones que buscan acelerar el descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos mediante supercomputadores y modelos de IA cada vez más potentes.
Más allá del diseño de moléculas, la IA está mejorando la forma en que se realizan los ensayos clínicos. Se utiliza para seleccionar mejor a los pacientes, optimizar el diseño de los estudios y, de manera innovadora, crear “pacientes sintéticos” o gemelos digitales que actúan como grupos de control virtuales. Esto puede reducir el tamaño, el costo y la duración de los ensayos, además de aumentar la probabilidad de que los participantes reciban el tratamiento en estudio.
Aunque la IA aún enfrenta retos —especialmente en el modelado de proteínas complejas, ARN y estructuras celulares—, los avances son rápidos. Nuevas plataformas ya permiten simular interacciones moleculares, predecir el plegamiento de proteínas y analizar millones de células humanas para identificar patrones que antes eran invisibles para los investigadores.
En conjunto, estas innovaciones están aumentando la eficiencia de toda la cadena de desarrollo farmacéutico, mejorando las tasas de éxito y reduciendo costos. Si estos avances se extienden también a las etapas finales de los ensayos clínicos, el resultado será un mayor número de medicamentos seguros y eficaces llegando al mercado. A largo plazo, la aplicación de la inteligencia artificial promete abrir una nueva era para la salud humana, con tratamientos más rápidos, personalizados y accesibles.
Fuente: The Economist, 10 de enero de 2026 — “The imagination factory: An AI revolution in pharma is under way.”
