Una startup de biotecnología fundada por tres egresados del MIT, llamada “Gensac”, está desarrollando un nuevo método para administrar medicamentos con mayor precisión dentro del cuerpo humano. La compañía utiliza inteligencia artificial para diseñar proteínas capaces de transportar moléculas de ARN y otros tratamientos a tejidos específicos, como el hígado o los músculos, en lugar de dispersarlos por todo el organismo.
Los defensores de este enfoque creen que podría abrir la puerta a tratamientos más seguros y eficaces para enfermedades metabólicas, afecciones relacionadas con el envejecimiento y otras patologías que requieren una intervención dirigida. Al reducir los efectos secundarios y mejorar la eficiencia, la administración selectiva de fármacos a los tejidos podría representar un gran avance hacia la medicina personalizada.
Sin embargo, los expertos advierten que esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas. El diseño de proteínas que lleguen de manera fiable solo a las células objetivo es un desafío complejo y los ensayos clínicos tomarán años. También existen preocupaciones sobre el costo, ya que los tratamientos avanzados, como los medicamentos basados en ARN, son caros de desarrollar y producir, lo que plantea interrogantes sobre su accesibilidad para todos los pacientes y sistemas de salud.
Desde una perspectiva económica, la plataforma de “Gensac” y las herramientas tecnológicas en las que se basa buscan reducir el desperdicio en el desarrollo de fármacos. Si se pudiera administrar los medicamentos con mayor precisión, esto podría reducir las dosis, disminuir el costo para el paciente y limitar los efectos secundarios, lo que augura la llegada de una era de medicamentos altamente eficaces. No obstante, la inversión inicial en investigación, infraestructura y la creación de regulaciones para el desarrollo y la comercialización de estos fármacos representa el primer obstáculo para su desarrollo y difusión.
Desde la perspectiva de los países de bajos ingresos, estas tecnologías tienen efectos mixtos. Por un lado, las herramientas de diseño basadas en la nube que utilizan inteligencia artificial pueden permitir a los investigadores en entornos con recursos limitados participar en la innovación sin necesidad de construir laboratorios costosos. Sin embargo, el acceso de los pacientes de estos países a estos tratamientos podría seguir siendo inalcanzable si los modelos de precios no tienen en cuenta los mercados de bajos ingresos. Los defensores enfatizan que las asociaciones con gobiernos, organizaciones no gubernamentales e instituciones de salud internacionales serán esenciales para garantizar un acceso equitativo tanto a las herramientas que ayudan a desarrollar estos tratamientos como a la compra de los mismos.
