AstraZeneca y Oracle anunciaron el 20 de octubre una colaboración para acelerar el reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos. Lo harán con inteligencia artificial y datos del mundo real. El acuerdo combina la experiencia en desarrollo de fármacos de AstraZeneca con la infraestructura de datos y nube de Oracle. El primer proyecto atenderá el cuidado de la hipertensión en Abu Dabi, junto a la firma de salud M42.
Según el comunicado de AstraZeneca, la colaboración cubrirá reclutamiento, diagnóstico temprano, vigilancia de seguridad de fármacos y evidencia del mundo real. Los programas abarcarán oncología, enfermedades cardiovasculares, renales y metabólicas, respiratorias, inmunología y enfermedades raras.
El reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos es uno de los mayores cuellos de botella de la investigación farmacéutica. La inscripción lenta alarga los plazos de los estudios y encarece el desarrollo de medicamentos. Muchas enfermedades graves se diagnostican tarde y los pacientes esperan antes de ser derivados a un ensayo. Conectar a la persona correcta con el estudio correcto es el primer paso que la IA busca acortar.
El emparejamiento suele depender de que un médico conozca los ensayos disponibles y cruce a mano los criterios de inclusión. Un sistema de IA puede leer esos criterios y revisar historiales clínicos para proponer candidatos. El paciente no se entera hasta que un equipo lo contacta. La vigilancia de seguridad sigue una lógica parecida: detectar señales en los datos antes de que se acumulen los casos.
Los datos del mundo real aportan un detalle que el ensayo no captura por sí solo. Un estudio clínico trabaja con una muestra acotada y criterios estrictos. Los registros de salud, en cambio, muestran cómo funciona un tratamiento en pacientes diversos y en la práctica diaria. Combinar ambas fuentes, plantea Oracle, permite generar evidencia a lo largo de toda la vida de un medicamento.
La IA entra al reclutamiento de pacientes para ensayos clínicos
El mecanismo combina datos clínicos y del mundo real para identificar a pacientes elegibles. Oracle aporta su infraestructura de salud, nube e inteligencia artificial, y AstraZeneca su conocimiento terapéutico y regulatorio. La idea es detectar antes a los pacientes con condiciones sin controlar, como la hipertensión. A esos pacientes se los suma a estudios o a un tratamiento guiado por directrices clínicas. El primer programa se apoya en M42, una firma de salud de Emiratos Árabes Unidos.
Los datos que alimentan el sistema son desidentificados y quedan bajo acuerdos de gobernanza, privacidad y seguridad. AstraZeneca no recibirá información que identifique a pacientes. Cada proyecto avanzará solo con salvaguardas legales, regulatorias, éticas e institucionales aprobadas. Las empresas firmaron un acuerdo no vinculante y no divulgaron cifras financieras.
Del ensayo clínico al cuidado cotidiano
El acuerdo no se limita a los ensayos. El primer programa busca además que los pacientes con hipertensión reciban un cuidado alineado con las guías clínicas, sin esperar a entrar en un estudio. Ese paso convierte al reclutamiento en una puerta de entrada al sistema de salud. La identificación de pacientes y la atención dirigida por guías avanzan en paralelo.
El proyecto se probará en Estados Unidos, Medio Oriente y Europa, con gobiernos locales y dentro de las regulaciones de cada región. El objetivo declarado es que lo aprendido pueda escalar a otros países. La colaboración busca llevar evidencia científica a los flujos de trabajo clínicos. Así se acorta la distancia entre el descubrimiento de un fármaco y el cuidado del paciente.
El acuerdo llega cuando los laboratorios buscan acortar los plazos de desarrollo. El reclutamiento lento sigue entre las mayores barreras de la investigación clínica, y diseños de ensayo defectuosos ya retrasaron fármacos de AstraZeneca, según Reuters. El nuevo proyecto no anuncia montos ni plazos, y su alcance dependerá de lo que muestren los primeros programas.
Otras fuentes consultadas: Reuters (20/10), Oracle (20/10), Fierce Biotech (20/10).
