Cómo la IA ayuda a diseñar fármacos más eficaces en tiempo récord

• Francisco María
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• • 26/01/2026 11:00
  • Actualizado: 26/01/2026 11:00

Durante mucho tiempo, crear un medicamento nuevo fue una especie de maratón científica. No una carrera elegante, sino más bien una llena de tropiezos, callejones sin salida y presupuestos que daban vértigo. La idea romántica del científico descubriendo una cura revolucionaria dista bastante de la realidad: la mayoría de los fármacos fracasan antes siquiera de llegar al mercado.

Y entonces apareció la inteligencia artificial. Sin bata, sin microscopio, pero con algo que ningún humano tiene: la capacidad de procesar cantidades absurdas de información sin cansarse ni perder el foco.

Hoy, la IA no solo ayuda en el diseño de fármacos: está acelerando todo el proceso de una forma que, hace diez años, habría sonado exagerada.

Antes: probar, fallar, repetir (muchas veces)

Si quereos conocer la diferencia y el potencial con la IA, hay que mirar cómo se hacía esto en la antigüedad y hasta hace no muchos años. Se trataba en definitiva de probar miles de compuestos químicos esperando que alguno tuviera efecto sobre una enfermedad concreta. Si uno parecía prometedor, genial. Si no, a empezar de nuevo.

Este enfoque de prueba y error funciona… pero es lento, caro y agotador. Se estima que desarrollar un solo medicamento puede llevar más de una década y costar más de mil millones de dólares. Y aun así, nada garantiza el éxito.

La mayoría de los candidatos se caen por el camino: no funcionan bien, son tóxicos o generan efectos secundarios inaceptables. Todo ese tiempo y dinero, perdidos.

Aquí es donde la IA empieza a marcar la diferencia.

Cuando el problema no es pensar, sino filtrar

En la actualidad y con la biomedicina moderna no se trata de falta de información, sino todo lo contrario. Realmente tenemos disponibles bases de datos gigantes con millones de moléculas, secuencias genéticas, estudios clínicos y artículos científicos. Ningún equipo humano puede leer, comparar y cruzar todo eso de forma eficiente.

Diseñar moléculas sin tocar un laboratorio (al principio)

Entre las expectativas que genera la IA es que ahora muchas decisiones se toman antes de entrar al laboratorio. En lugar de sintetizar cientos de moléculas para ver qué pasa, los investigadores pueden hacer como si fuera real todo en el ordenador.

La IA analiza cómo una molécula interactuaría con una proteína concreta, calcula si esa unión sería fuerte o débil, si podría causar toxicidad o si tendría problemas para funcionar dentro del cuerpo humano.

Y no solo eso: también puede crear moléculas nuevas desde cero. No copiadas de la naturaleza, sino diseñadas específicamente para cumplir una función concreta. Esto reduce muchísimo el número de experimentos fallidos y ahorra una cantidad enorme de tiempo.

En la práctica, significa que los científicos pasan menos horas descartando opciones malas y más tiempo afinando las buenas.

La prueba de fuego: cuando llegó una pandemia

Si había alguna duda sobre la hacedera real de la IA, la pandemia de COVID-19 fue el mazo definitivo sobre la mesa. En cuestión de meses se analizaron proteínas del virus, se buscaron fármacos potenciales u optimizar vacunas a una velocidad nunca antes vista.

Entre los métodos utilizados ha estado el llamado drug repurposing: coger medicamentos ya existentes y comprobar, mediante modelos de IA, si podían servir contra el nuevo virus. Esto fue clave, porque esos fármacos ya habían pasado controles de seguridad.

Todo este proceso, por supuesto, sigue estando regulado por organismos como la Food and Drug Administration, que evalúan qué llega realmente a los pacientes. La IA acelera, pero no sustituye los controles.

No es magia: también hay límites

Conviene no idealizarlo todo. La IA no es infalible. Depende muchísimo de la calidad de los datos con los que se entrena. Si esos datos están incompletos o sesgados, los resultados también lo estarán.

Además, muchos modelos funcionan como cajas negras: dan respuestas muy buenas, pero no siempre explican cómo han llegado a ellas. Esto genera desconfianza en algunos sectores, sobre todo cuando hablamos de salud.

Y luego están las preguntas incómodas:

• ¿Quién es el dueño de un medicamento diseñado por una IA?
• ¿Quién se beneficia económicamente?
• ¿Llegarán estos tratamientos a todo el mundo o solo a quien pueda pagarlos?

Son debates abiertos que acompañan a esta revolución.

Entonces, ¿qué viene ahora?

Lo más interesante es que la IA no está reemplazando a los científicos. Está haciendo que su trabajo sea más preciso, más rápido y menos frustrante. En lugar de perder años siguiendo pistas equivocadas, pueden centrarse en lo que de verdad importa.

El futuro apunta a medicamentos diseñados en menos tiempo, con mayor tasa de éxito y cada vez más personalizados, adaptados al perfil genético de cada paciente.

En resumen: la inteligencia artificial no ha llegado para hacer el trabajo “más bonito”, sino para hacerlo mejor. Y en un campo donde cada mes cuenta y cada error cuesta millones, eso lo cambia absolutamente todo.

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