Revisando Nuestro Caso de Estudio con Pfizer: Conclusiones Clave
En el mundo de la química orgánica sintética, el proceso de planificar cómo crear nuevos materiales es crucial, y tradicionalmente depende en gran medida del intelecto y la creatividad humana. Este proceso, conocido como análisis retrosintético, implica trabajar hacia atrás a partir de un compuesto deseado para determinar la mejor ruta de síntesis. Aunque los químicos han empleado esta técnica durante mucho tiempo, usando discusiones colaborativas o lluvias de ideas, esta sigue siendo una tarea compleja llena de desafíos. Las limitaciones de la capacidad humana para gestionar grandes cantidades de datos pueden introducir sesgos e ineficiencias al momento de seleccionar la ruta de síntesis óptima.
Los recientes avances en la tecnología digital, particularmente en el sector farmacéutico, están transformando este enfoque tradicional. El desarrollo de herramientas digitales innovadoras está agilizando el proceso de planificación, ofreciendo plataformas más colaborativas y objetivas, para una mejor toma de decisiones. Esto se ejemplifica con el caso de Pfizer y su uso en la síntesis de Lotiglipron [https://doi.org/10.1039/D4DD00120F], un fármaco que actualmente está en desarrollo. La integración de soluciones digitales tiene como objetivo capturar y utilizar el conocimiento colectivo de los científicos de manera más efectiva, reduciendo la dependencia del esfuerzo humano individual y mitigando los sesgos inconscientes.
El proceso comienza con la captura de ideas iniciales de los químicos mediante interfaces digitales fáciles de usar. Estas ideas se enriquecen y transforman a través de algoritmos sofisticados antes de ser almacenadas en un sistema centralizado. En el caso de Pfizer, el sistema permitió la actualización continua de los datos, añadiendo y conectando nuevas ideas, garantizando que la base de conocimientos creciera y se mantuviera actualizada y completa.
Figure 1: Research article published by Digital Discovery (RSC 2024), available here.
Una de las herramientas digitales clave en este esfuerzo es ASKCOS, un software basado en aprendizaje automático desarrollado por el consorcio Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis (MLPDS). ASKCOS ayuda a generar rutas de síntesis potenciales procesando una amplia variedad de datos químicos. Aunque esta herramienta proporciona valiosas perspectivas, no está exenta de limitaciones. Para moléculas complejas como el Lotiglipron, que involucra transformaciones intrincadas y condiciones químicas específicas, las predicciones del software a menudo requieren un ajuste manual para garantizar su viabilidad práctica. El desafío radica en filtrar las sugerencias menos relevantes y centrarse en las rutas más prometedoras.
En la práctica, integrar los conocimientos humanos con los datos generados por algoritmos es esencial. Para el caso de Lotiglipron de Pfizer, el equipo combinó rutas seleccionadas manualmente con aquellas sugeridas por ASKCOS, lo que resultó en un grupo más amplio de ideas. Este enfoque híbrido tiene como objetivo aprovechar las fortalezas tanto de la creatividad humana como del poder computacional. Sin embargo, la efectividad de estos algoritmos depende significativamente de la calidad y el alcance de los datos con los que se entrenan. Las fuentes de datos actuales, como la literatura y los repositorios de patentes, a menudo contienen sesgos e información incompleta, lo que puede afectar la fiabilidad de las predicciones.
En última instancia, el objetivo es perfeccionar el proceso de planificación de síntesis combinando la experiencia tradicional con herramientas digitales modernas. A medida que el campo avanza, la integración continua de estas tecnologías promete mejorar la eficiencia y precisión en el desarrollo de nuevos compuestos. Para Pfizer y organizaciones similares, esto significa enfoques más sólidos e innovadores para el desarrollo farmacéutico, allanando el camino hacia tratamientos más efectivos y avances en la medicina.
Optimizando la eficiencia comercial, el impacto ambiental y fomentando la colaboración
La estrategia descrita en el estudio presenta un enfoque innovador para optimizar las rutas sintéticas al equilibrar múltiples prioridades, a menudo conflictivas. Este método promete revolucionar la industria al facilitar una producción más rentable y acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos. Al integrar medidas más exhaustivas de control de impurezas durante el proceso de diseño, el enfoque propuesto aborda uno de los estrictos requisitos regulatorios de la industria, garantizando que los compuestos no deseados se mantengan bajo control durante toda la síntesis. Además, esta estrategia se alinea con los objetivos ambientales al incorporar consideraciones como los riesgos químicos, la minimización de residuos y el consumo de energía, lo que podría orientar los procesos hacia emisiones netas cero y reducir los costos generales de producción.
El enfoque también ofrece mejoras significativas en la estimación de costos y la eficiencia operativa. Al integrar datos de precios en tiempo real de materias primas en el proceso de planificación de la síntesis, los algoritmos predictivos pueden proporcionar estimaciones de costos más precisas, lo que permite una mejor planificación financiera y optimización de las rutas de producción. Esta visión basada en datos puede revelar alternativas rentables que, de otro modo, podrían pasarse por alto. Además, el enfoque apoya la modularización de las operaciones farmacéuticas, permitiendo que las empresas colaboren de manera eficiente con organizaciones de investigación, universidades y otros socios mediante el intercambio controlado de porciones de datos. Este método mejora la transferencia e integración de datos entre diferentes entidades, cerrando brechas en el conocimiento y mejorando la eficiencia general del desarrollo de procesos químicos.
Nuestra Plataforma Puede Transformar La Forma En Que Piensas Química
Nuestra plataforma incorpora los principios destacados en el caso de Pfizer, ofreciendo una solución digital integral que transforma la planificación de rutas sintéticas en un proceso más eficiente, colaborativo e imparcial. Al aprovechar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, similares a ASKCOS, nuestra plataforma procesa grandes cantidades de datos para sugerir rutas óptimas. Esto ayuda a reducir la carga intelectual de las personas, mitigando sesgos e ineficiencias desde el inicio del proceso.
Ofrecemos una interfaz fácil de usar para la captura de ideas iniciales. Sofisticados algoritmos aseguran que cada contribución se almacene de forma centralizada, manteniendo los datos actualizados de manera continua. Esto permite una colaboración fluida entre científicos, fomentando estrategias de síntesis innovadoras. La capacidad de nuestra plataforma para incorporar datos en tiempo real, incluidos los costos y las consideraciones sobre el impacto ambiental, está alineada con los objetivos regulatorios y de sostenibilidad de la industria.
Al modularizar las operaciones y facilitar el intercambio de datos, nuestra plataforma mejora la eficiencia general y apoya el desarrollo químico innovador. Además, no es necesario modificar su infraestructura digital para adaptarse a ella. Nuestra plataforma puede ser implementada en sus instalaciones, conectándose a todos sus sistemas de manera invisible.