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destacan los análisis exposición-respuesta, la farmacocinética poblacional, la simulación
de ensayos clínicos, los modelos farmacocinéticos con base fisiológica (PBPK, por sus
siglas en inglés), etc. La asociación de los modelos mecanicistas de absorción oral con
los modelos PBPK permite establecer la bioequivalencia virtual que puede realizarse en
voluntarios sanos, como requieren las agencias reguladoras para la autorización de los
genéricos, o en diferentes subpoblaciones de pacientes. Este es el caso de la levotiroxina
o la nifedipina en pacientes con aclorhidria. En la actualidad están disponibles varias
plataformas que permiten utilizar datos de disolución in vitro y los modelos in silico para
la predicción de la farmacocinética como GastroPlus®, Simcyp®, NONMEN®, PK-Sim®, etc.
La Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA, por sus siglas en inglés) ha
autorizado los modelos de predicción farmacocinética para conocer el efecto de las
interacciones, establecer la dosificación pediátrica, etc. Recientemente la FDA ha
iniciado la autorización de dispositivos médicos, principalmente los utilizados en
Radiología y Cardiología basados en estudios con modelos de predicción.

La EMA ha implementado la Guideline on the Reporting of Physiologically Based
Pharmacokinetic (PBPK) Modeling and Simulation (julio 2019). Con esta guía se
incorpora en Europa la modelización y simulación en la regulación de medicamentos. Se
culmina así un largo camino iniciado en 1937 por Torsten Teorell, profesor en la
Universidad de Uppsala, con la publicación del primer modelo farmacocinético. En la
actualidad los modelos de absorción ya están disponibles y han sido adoptados por la
industria de genéricos. El programa European Union´s Horizon 2020, está dando soporte
financiero a los proyectos de investigación en el campo de la bioequivalencia virtual.

Mejorar la eficiencia en el diseño y desarrollo de medicamentos es ahora un objetivo
prioritario para la industria farmacéutica como han señalado reiteradamente diferentes
instituciones, entre ellas la Iniciativa para Medicamentos Innovadores (IMI, por sus siglas
en inglés). Entre las principales actividades destaca el proyecto europeo Oral
Biopharmaceutics Tools (OrBITO, por sus siglas en inglés).

La inteligencia artificial y, más concretamente, el machine learning son ya el presente y,
por supuesto, el futuro de una sociedad inmersa en el mundo digital. Recientemente se
ha publicado una interesante revisión (Romm E. y cols. Artificial Intelligence in Drug
Treatment, Ann Rev Pharmacol Toxicol, 2020, 60: 353-69) donde se incluye información
de los modelos de predicción de la exposición individual de diferentes medicamentos
con incorporación de covariables que afectan a la farmacocinética y farmacodinámica.
Algunas aplicaciones en el campo de la oncología han contribuido a mejorar los
regímenes de dosificación en términos de eficacia y seguridad. Actualmente hay
registradas 230 startups que desarrollan programas de inteligencia artificial aplicadas a
la terapéutica farmacológica. Entre ellas destacan las dedicadas a la búsqueda de
biomarcadores, optimización de ensayos clínicos, reposicionamiento de fármacos,
desarrollo de modelos PK/PD, etc. (Reverie Lab, VeriSM Life, Variational AI, etc.).

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