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A partir de 2026, la inteligencia artificial se consolidará como el motor principal del desarrollo farmacéutico, transformando de manera estructural los procesos de investigación, descubrimiento y validación de nuevos fármacos. Así lo anticipan expertos y directivos de compañías líderes del sector, como Sapio Sciences, PacBio y Phesi, citados por Drug Target Review.
La IA se consolida como pilar del desarrollo de medicamentos biológicos
De acuerdo con estos referentes, ya no será un recurso accesorio aplicado a etapas aisladas, sino que pasará a dirigir la selección de objetivos terapéuticos, el análisis de la biología de las enfermedades y la toma de decisiones estratégicas en el desarrollo de medicamentos, con el objetivo de reducir fracasos en fases avanzadas y acelerar el acceso a nuevas terapias.
Uno de los principales cambios estará dado por la integración de plataformas basadas capaces de analizar de forma simultánea grandes volúmenes de datos de genómica, proteómica y transcriptómica. Este enfoque permitirá identificar patrones moleculares y mecanismos de enfermedad que antes pasaban inadvertidos, mejorando la precisión en la elección de los puntos de partida para el desarrollo de fármacos biológicos.
Veronica DeFelice, directora de productos biológicos de Sapio Sciences, explicó que esta transformación permitirá una selección de objetivos terapéuticos con mayor sustento biológico y caminos de desarrollo más claros, minimizando el riesgo de que los proyectos se detengan en etapas preclínicas y optimizando la asignación de recursos.
En paralelo, la modelización biológica computacional se incorporará de manera cotidiana en los laboratorios que trabajan con moléculas complejas, como anticuerpos multiespecíficos o proteínas de fusión. Herramientas de predicción estructural y simulación, impulsadas por inteligencia artificial , permitirán evaluar virtualmente la afinidad y especificidad de posibles fármacos antes de su producción experimental, reduciendo el ensayo y error y mejorando la selección temprana de candidatos.
El impacto de la inteligencia artificial también se hará sentir en el análisis de datos genómicos. Neil Ward, vicepresidente para la región EMEA de PacBio, advirtió sobre el crecimiento “sin precedentes” del volumen de información generado por las nuevas tecnologías de secuenciación.
Frente a este escenario, los métodos tradicionales de bioinformática resultan insuficientes, lo que impulsa el desarrollo de interfaces basadas en lenguaje natural que facilitan el acceso y la interpretación de datos complejos.
Otro de los avances clave será la incorporación de gemelos digitales en los ensayos clínicos. Estas representaciones virtuales de pacientes o procesos permitirán optimizar el diseño de protocolos, reducir enmiendas y acortar los tiempos de desarrollo. Según el Dr. Gen Li, fundador de Phesi, 2026 marcará un punto de inflexión para su adopción generalizada, siempre que se consoliden marcos regulatorios claros y estándares éticos sólidos.
En este sentido, los especialistas coinciden en que la confianza de los organismos de control, como la FDA, será determinante. La validación rigurosa, la gobernanza de datos y la documentación transparente serán condiciones indispensables para que estas tecnologías se integren plenamente en la práctica clínica.
El escenario que se perfila es el de un desarrollo farmacéutico cada vez más integrado y guiado por computación, donde la inteligencia artificial actúa como columna vertebral de los procesos científicos. Si bien persisten desafíos técnicos, científicos y regulatorios, la industria avanza hacia un modelo en el que la ia será clave para impulsar una innovación más eficiente, precisa y centrada en el paciente.
