Cómo se puede utilizar la IA para la producción y distribución de vacunas contra el COVID-19

Imagen: iStock.com/Udom Pinyo

Millones de personas en todo el mundo ya han comenzado el proceso de recibir una vacuna contra el COVID-19. Más de la mitad de los adultos estadounidenses han recibido al menos una dosis de la vacuna COVID-19, y los funcionarios estatales y locales están presionando para que más personas se vacunen lo antes posible. Algunos expertos en salud dicen que la IA será integral no solo en la gestión de la creación de refuerzos para las variantes de COVID-19, sino también en la distribución de vacunas.

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David Smith, vicepresidente de medicina virtual de UMass Memorial Health Care, explicó que la diferencia entre el modelado predictivo y la inteligencia artificial o el aprendizaje automático es que los modelos predictivos se basan en datos pasados ​​para predecir eventos futuros.

AI, por otro lado, no solo usa datos históricos, sino que hace suposiciones sobre los datos sin aplicar un conjunto explícito de reglas, dijo Smith.

«Esto permite que el software aprenda y se adapte a los patrones de información en más tiempo real. Las utilidades de IA para la distribución de vacunas se pueden aplicar de muchas maneras, desde comprender las poblaciones objetivo para revertir una pandemia más rápidamente, hasta ajustar las cadenas de suministro y la logística de distribución para garantizar La mayoría de las personas se vacunan en el menor tiempo posible para rastrear las reacciones adversas y los efectos secundarios», anotó.

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Matthew Putman, experto en inteligencia artificial y director ejecutivo de Nanotronics, ha estado trabajando con uno de los principales desarrolladores de vacunas y dijo que la inteligencia artificial está ayudando a los equipos a administrar la gran cantidad de datos que aportan dichos proyectos.

Si bien la cantidad de personas que se vacunan en el país continúa creciendo por millones todos los días, ha aumentado la preocupación sobre cómo la vacuna evitará numerosas variantes.

Putman explicó que el mayor desafío en este momento y la mayor oportunidad para cambiar la forma en que se desarrollan e implementan las terapias es poder lidiar con variantes novedosas.

«En el caso de las vacunas de ARNm, en realidad es posible reprogramarlas lo más rápido posible de la manera más coordinada posible. Ahora nos damos cuenta en muchos aspectos de nuestras vidas de que ser tan buenos para explorar cosas y tan creativos como los humanos puede manejar suficientes datos. Y poder tomar decisiones informadas sobre estos datos que en realidad son humanos puede actuar a la velocidad necesaria para mantenerse al día», dijo Putman.

«Eso significa que hay muchas correlaciones multivariadas con diferentes partes del proceso. Significa poder detectar posibles intrusiones, que es una forma en que podemos evitar estos largos ensayos de fase 3. Todo lo que está sucediendo en este momento es muy urgente. . »

Putman agregó que los sistemas de IA ayudarán a crear conjuntos de datos procesables que permitan a los médicos examinar las causas fundamentales o cosas en las que los investigadores no tienen tiempo para dedicar.

Los humanos pueden ser difíciles de manejar cuando los investigadores se ocupan de cosas como las nanopartículas de lípidos y la tarea de obtener imágenes a gran escala y clasificar diferentes características y tendencias. La inteligencia artificial ahora se está utilizando para analizar estas imágenes en tiempo real y para ayudar a los investigadores a tratar de identificar mutaciones y variantes genéticas, dijo Putman.

«Las actitudes hacia la IA son más abiertas que nunca, y esta urgencia llama la atención sobre cosas que podrían quedar en un segundo plano. Pero la IA está comenzando a usarse para clasificar y comprender qué características genómicas son y qué sucede con el tipo de nanocompuesto», dijo Putman. adicional.

«La IA se ha utilizado para desarrollar componentes, etc. Es fundamental para el proceso, es fundamental para los cambios de vacunas y parece que debe hacerse en algún momento. La forma en que veo los sistemas de IA contemporáneos es considerar lo siguiente «Un paso adelante para la acción. Esto es Alpha Go para el descubrimiento de fármacos. Un virus muta de diferentes maneras, y ahora hay nuevas formas de lidiar con esa mutación».

Putman pasó a comparar la situación con el desarrollo de una nueva vacuna contra la gripe cada año, y señaló que una vez que se ha cultivado una gran muestra biológica, hacer cambios para nuevas mutaciones es un proceso lento y tedioso.

«Ese no es el caso con el ARNm, usar IA para poder ver qué ha cambiado en todas partes, desde la secuencia hasta el control de calidad, es un gran problema», dijo Putman.

Cuando se le preguntó acerca de la producción de potenciadores mutantes, Putman dijo que solo para los productos comunes, a menudo lleva años ajustar un proceso, y si está haciendo algo tan nuevo como una vacuna, y está tratando con toda la cadena de suministro, el proceso Tiene que ser ajustado tan rápido como la ciencia.

«Ahora tenemos la ciencia. Hemos demostrado que estos tipos de vacunas se pueden desarrollar. Ahora, asegúrese de que su proceso de fabricación siga siendo el mismo, incluso si ha ajustado otras cosas, si está en su lugar, el proceso se ajustará, «, dijo Putman.

«Si los sistemas de inteligencia artificial funcionan para esto o existen sistemas de fábrica inteligente, entonces los procesos pueden ajustar la I + D lo más rápido posible. Sin inteligencia artificial, sería muy difícil».

Cheryl Rodenfels, estratega de atención médica de Nutanix, se hizo eco de esos comentarios y explicó que la IA puede ser una herramienta muy útil cuando se trata de la distribución de vacunas.

Las organizaciones que utilizan el flujo de trabajo para mejorar sus procesos pueden aprovechar las herramientas de IA para garantizar que el proceso funcione según lo diseñado y para identificar cualquier elemento faltante, dijo Rodenfels, y agregó que este proceso es particularmente adecuado para las medidas de seguimiento de vacunas, ya que la IA hará un seguimiento del progreso. de vacunas Manipulación, almacenamiento y administración.

«Confiar en la tecnología para administrar los datos de distribución puede eliminar el error humano y garantizar que las organizaciones de atención médica rastreen con precisión la gran cantidad de datos asociados con los lanzamientos de vacunas», dijo Rodenfels.

«Sin embargo, el mayor problema con el uso de IA para ayudar en la implementación de vacunas es que cada fabricante tiene sus propios procesos y procedimientos para manejar, almacenar, rastrear, capacitar y administrar vacunas. Luego, la cantidad de fabricantes en el mercado complica esto. Un problema es que las farmacias y los laboratorios de los hospitales no tienen mucho espacio adicional para programar y establecer dosis. Para insertar una IA eficaz, los hospitales deben asegurarse de que los arquitectos de procesos y los científicos de datos trabajen juntos».

Estos problemas se ven agravados por el hecho de que no hay una línea de base sobre cómo deberían funcionar estas cosas, anotó. Las mediciones, los análisis y la información se desarrollarán sobre la marcha, y dado que no se sabe cuántas vacunas necesitará o podrá tener cada organización, es difícil predecir el volumen o la cantidad de datos que se producirán.

La ventaja de usar IA en el lanzamiento de vacunas es que nos preparará para el éxito durante la segunda ronda de administración de vacunas. Tanto Rodenfels como Putman dijeron que también tendría un impacto positivo en la futura propagación de vacunas al desarrollar un plan para las próximas necesidades de vacunación masiva.

Walter McAdams, vicepresidente senior de entrega de soluciones en SQA Group, dijo que la IA ayudará a analizar cómo muta el virus con el tiempo, cómo la mutación afecta la composición de las vacunas actuales y cómo se puede usar esta información para acelerar el desarrollo de contramedidas contra el virus. virus.

Los investigadores pueden utilizar los datos sobre cómo muta el COVID-19 y la efectividad de la vacuna para refinar continuamente las secuencias de vacunas y, en algunos casos, adelantarse al COVID-19 y crear nuevas vacunas antes de que otras cepas estén completamente desarrolladas, dijo.