En el competitivo mundo de la biopharma, el proceso de llevar un nuevo medicamento al mercado se ha vuelto cada vez más desafiante, con un promedio de más de diez años y un gasto superior a los 2.000 millones de dólares. La tasa de fracaso, que supera el 90%, pone de manifiesto las dificultades del proceso conocido como «Market to Molecule» (M2M). Este método intensivo en recursos enfrenta múltiples riesgos, y la mayoría de las compañías en este sector, siendo clientes de Amazon Web Services (AWS), podrían beneficiarse de una transformación tecnológica.
Una nueva tendencia en la industria se centra en utilizar la genética para el desarrollo de fármacos. Este enfoque busca identificar variantes genómicas relacionadas con enfermedades, potencialmente mejorando las tasas de éxito al abordar las dolencias desde su raíz. Sin embargo, el manejo de grandes conjuntos de datos genómicos ha sido un reto significativo, con investigadores lidiando con navegadores del genoma que no satisfacen plenamente sus necesidades, resultando en procesos ineficientes y frustrantes.
La inteligencia artificial generativa emerge como una solución innovadora, prometiendo mejorar estos procesos. Gracias a la colaboración de AWS con sus clientes, se ha desarrollado un asistente conversacional que facilita a los científicos la exploración del genoma de forma más ágil. Este asistente permite formular preguntas en lenguaje natural, eliminando la necesidad de recurrir a complejos filtros y opciones, economizando tiempo valioso para los investigadores.
Un componente crucial de esta evolución es el enfoque «text-to-SQL», que transforma preguntas en lenguaje natural en consultas SQL. Con la integración de Amazon Bedrock, las consultas se generan casi instantáneamente, simplificando el acceso a los datos genómicos y aumentando la eficiencia del descubrimiento de medicamentos.
Diversas estrategias de ingeniería de prompts han demostrado ser eficaces en la generación de consultas SQL precisas. Estas incluyen el uso de descripciones detalladas de tablas y columnas en las bases de datos y enfoques como el «chain-of-thought», que permite descomponer problemas complejos en pasos más sencillos.
Este enfoque vanguardista promete no solo democratizar el acceso a los datos ómicos, sino también transformar el sector farmacéutico al acelerar la entrega de tratamientos esenciales a los pacientes que más lo necesitan.
