Durante décadas, el desarrollo de vacunas e inmunoterapias avanzó a partir de procesos largos, basados en ensayo-error, cultivos celulares y estudios in vivo que podían tomar años antes de llegar siquiera a fases clínicas.
Hoy, ese paradigma está cambiando de manera acelerada gracias a la inteligencia artificial (IA) y al aprendizaje automático, tecnologías que ya están integradas en la investigación biomédica global.
La IA permite diseñar y evaluar candidatos vacunales sin necesidad de depender exclusivamente de pruebas preclínicas tradicionales. Modelos de machine learning y deep learning pueden analizar datos ómicos, estructurales y clínicos para:
- Predecir la inmunogenicidad de antígenos y epítopos con alta precisión.
- Anticipar cómo responderá el sistema inmunitario de distintos grupos poblacionales.
- Identificar patrones en células B, células T y redes inmunorreguladoras antes observados solo mediante estudios extensos.
Herramientas como AlphaFold han demostrado que la IA puede predecir estructuras proteicas clave, acelerando el diseño de antígenos optimizados para vacunas contra virus respiratorios, coronavirus y patógenos emergentes.
Un nuevo enfoque para la selección de antígenos
La integración de datos genómicos, transcriptómicos y proteómicos está permitiendo modelos más robustos que priorizan antígenos y epítopos con mayor potencial inmunoprotector. Estas estrategias ya están siendo aplicadas por instituciones como el NIH, la CEPI y centros de vacunología de sistemas en Europa y Asia.
En inmunoterapia oncológica, los algoritmos también están facilitando la identificación de antígenos tumorales, un paso crítico para terapias personalizadas como las vacunas terapéuticas de ARNm, actualmente en ensayos clínicos de fase I y II.
La FDA de Estados Unidos ha apoyado de manera explícita el uso de modelos computacionales para reemplazar parcialmente estudios en animales en el desarrollo de biológicos. La combinación de simulaciones inmunológicas, gemelos digitales humanos y modelos de respuesta en tiempo real apunta a un futuro donde: se reduzca la dependencia de pruebas animales, se optimicen los tiempos entre el diseño y la fase clínica y se generen vacunas personalizadas basadas en perfiles inmunológicos individuales.
Los investigadores están desarrollando sistemas basados en IA capaces de predecir cómo evolucionará la respuesta inmunitaria durante un ensayo clínico. Esto podría permitir ajustes tempranos en dosis, formulaciones o estrategias de administración, aumentando la eficacia y reduciendo riesgos.
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