{"id":521478,"date":"2026-04-28T08:01:18","date_gmt":"2026-04-28T08:01:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/521478\/"},"modified":"2026-04-28T08:01:18","modified_gmt":"2026-04-28T08:01:18","slug":"desarrollo-de-farmacos-nuevas-estrategias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/521478\/","title":{"rendered":"Desarrollo de F\u00e1rmacos: Nuevas Estrategias"},"content":{"rendered":"

El desarrollo de f\u00e1rmacos est\u00e1 experimentando una transformaci\u00f3n desde los modelos animales a modelos basados en la biolog\u00eda humana. Estrategias que utilizan o combinan c\u00e9lulas madre, organoides e inteligencia artificial buscan superar las limitaciones de la experimentaci\u00f3n animal y mejorar la precisi\u00f3n y seguridad.<\/strong><\/p>\n

El proceso de descubrimiento y desarrollo de f\u00e1rmacos se encuentra en un punto de inflexi\u00f3n estructural. Durante d\u00e9cadas, la industria ha dependido de modelos animales cuya aproximaci\u00f3n a la fisiolog\u00eda y metabolismo humano, si bien \u00fatil, es limitada. Estos modelos han permitido importantes avances pero no replican con exactitud la biolog\u00eda y complejidad humana. Como resultado, compuestos que resultaban prometedores en etapas precl\u00ednicas no logran demostrar eficacia o seguridad cuando se trasladan a estudios con personas.\u00a0<\/p>\n

La tasa de fracaso de f\u00e1rmacos en los ensayos cl\u00ednicos es superior al 90%. La falta de eficacia cl\u00ednica explica aproximadamente el 55% de estos fallos. Y la toxicidad es responsable de otro 28%. Estos datos ponen de manifiesto la existencia de una desconexi\u00f3n entre los resultados obtenidos en el laboratorio y lo que finalmente sucede en el paciente, lo que se conoce como brecha traslacional.<\/p>\n

En la actualidad, esta brecha ha crecido, debido en gran medida a la aparici\u00f3n de terapias que act\u00faan sobre dianas moleculares o rutas biol\u00f3gicas que son exclusivas de la especie humana y est\u00e1n ausentes en los animales. Si el objetivo molecular al que debe unirse el f\u00e1rmaco no existe en el modelo animal, este deja de ser una herramienta \u00fatil para predecir si el medicamento funcionar\u00e1 o ser\u00e1 seguro en humanos.\u00a0<\/p>\n

En este contexto, han surgido nuevas estrategias o metodolog\u00edas basadas en la biolog\u00eda humana que permiten probar los f\u00e1rmacos directamente en sistemas que s\u00ed poseen el contexto biol\u00f3gico correcto. Dos recientes revisiones, publicadas en Science<\/a> y Cell<\/a>, repasan el potencial de estas estrategias, que parten del conocimiento de los sistemas biol\u00f3gicos y utilizan inteligencia artificial para conectar e interpretar los resultados obtenidos. A continuaci\u00f3n, presentamos algunas de estas estrategias.\u00a0<\/p>\n

\"ElEl desarrollo de f\u00e1rmacos se dirigie hacia nuevas tecnolog\u00edas y estrategias. Imagen: Adobe Express.<\/p>\n

Desarrollo de f\u00e1rmacos con base biol\u00f3gica: c\u00e9lulas madre y reprogramaci\u00f3n celular<\/strong><\/p>\n

El pilar fundamental del desarrollo de f\u00e1rmacos centrado en humanos es la posibilidad de trabajar con sistemas celulares que conserven la identidad biol\u00f3gica del paciente<\/strong>. En este contexto, las c\u00e9lulas madre pluripotentes inducidas (iPSCs) son uno de los mejores recursos. Gracias a la reprogramaci\u00f3n de c\u00e9lulas som\u00e1ticas, es posible obtener una fuente renovable de c\u00e9lulas madre sin necesidad de recurrir a tejidos embrionarios, manteniendo intacto el genoma del donante. Esta tecnolog\u00eda permite generar diversos tipos celulares\u00a0 especializados, como cardiomiocitos, hepatocitos o neuronas, que act\u00faan como representantes o \u201cavatares\u201d biol\u00f3gicos para el estudio de enfermedades en un contexto gen\u00f3mico real.<\/p>\n

Una ventaja de las iPSCs es que permiten capturar el perfil gen\u00e9tico de cada individuo. Esto facilita el an\u00e1lisis de mecanismos de enfermedad en entornos gen\u00f3micos controlados, algo especialmente relevante en el caso de trastornos con una base gen\u00e9tica definida. Al conservar las firmas epigen\u00e9ticas y gen\u00e9ticas del paciente, estos modelos reducen la incertidumbre que suele acompa\u00f1ar a la utilizaci\u00f3n de l\u00edneas celulares o modelos animales.<\/p>\n

Aplicaciones de las c\u00e9lulas madre pluripotentes inducidas en enfermedades complejas y raras<\/p>\n

El uso de c\u00e9lulas madre pluripotentes inducidas ha abierto la puerta al modelado de enfermedades que hasta ahora eran pr\u00e1cticamente inaccesibles en animales. Inicialmente centradas en trastornos monog\u00e9nicos, las nuevas estrategias de desarrollo se expanden ahora hacia enfermedades complejas como la neurodegeneraci\u00f3n, la fibrosis o la susceptibilidad viral. Por ejemplo, se han generado neuronas derivadas de pacientes con Alzheimer o Parkinson que reproducen las firmas fenot\u00edpicas de aparici\u00f3n tard\u00eda caracter\u00edsticas de estas patolog\u00edas.<\/p>\n

Adem\u00e1s, estos sistemas han permitido identificar candidatos terap\u00e9uticos con un potencial cl\u00ednico real. Casos destacados incluyen el descubrimiento del ropinirol para el tratamiento de la esclerosis lateral amiotr\u00f3fica, o el uso de lovastatina para mejorar la disfunci\u00f3n endotelial en la miocardiopat\u00eda asociada al gen LMNA.\u00a0<\/p>\n

Al permitir el cribado de f\u00e1rmacos en fenotipos humanos espec\u00edficos que no se replican en otras especies, las iPSCs optimizan el desarrollo de f\u00e1rmacos desde sus etapas m\u00e1s tempranas, asegurando que las mol\u00e9culas seleccionadas tengan una mayor probabilidad de \u00e9xito al llegar a los ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n

Reconstruyendo \u00f3rganos en miniatura: organoides y sistemas microfisiol\u00f3gicos<\/strong><\/p>\n

El siguiente nivel en la escala de complejidad del desarrollo de f\u00e1rmacos es la transici\u00f3n de los cultivos celulares tradicionales hacia la obtenci\u00f3n de tejidos funcionales in vitro. El avance en la biolog\u00eda de las c\u00e9lulas madre y la bioingenier\u00eda ha permitido la creaci\u00f3n de organoides, constructos tridimensionales que se autoorganizan para recapitular caracter\u00edsticas estructurales y funcionales de los \u00f3rganos humanos<\/strong>. Estos modelos mantienen una heterogeneidad celular y una organizaci\u00f3n espacial que proporcionan una representaci\u00f3n mucho m\u00e1s fiel de la biolog\u00eda tisular que los cultivos cl\u00e1sicos.<\/p>\n

Los organoides pueden derivarse de c\u00e9lulas madre adultas, de muestras de tumores de pacientes<\/a> o de la diferenciaci\u00f3n dirigida de c\u00e9lulas iPSC. Actualmente, ya es posible generar modelos de diversos \u00f3rganos, como cardiomiocitos, organoides cerebrales<\/a>, hep\u00e1ticos o renales. Estos sistemas han demostrado ser herramientas predictivas. Por ejemplo, ensayos realizados en organoides de las v\u00edas respiratorias de pacientes con fibrosis qu\u00edstica han logrado predecir con exactitud la respuesta de los pacientes a terapias moduladoras del gen CFTR en ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n

Para elevar a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n, los organoides se integran en los denominados \u00f3rganos en un chip, plataformas microflu\u00eddicas que cultivan las c\u00e9lulas bajo un flujo controlado de fluidos y est\u00edmulos mec\u00e1nicos<\/strong>. Esta tecnolog\u00eda permite introducir variables fisiol\u00f3gicas como tensi\u00f3n mec\u00e1nica o gradientes moleculares. Un ejemplo notable es el pulm\u00f3n en un chip, que simula la mec\u00e1nica de la respiraci\u00f3n y el intercambio de gases mediante el estiramiento c\u00edclico de membranas flexibles. El proyecto AVATAR de la misi\u00f3n Artemis II<\/a> ha utilizado estos dispositivos para ver c\u00f3mo reaccionan las c\u00e9lulas humanas al espacio profundo.<\/p>\n

Adem\u00e1s, estos dispositivos pueden conectar distintos compartimentos para estudiar la comunicaci\u00f3n entre \u00f3rganos<\/a>. En esta direcci\u00f3n han desarrollado circuitos multiorg\u00e1nicos que enlazan tejidos de coraz\u00f3n, h\u00edgado, hueso y piel. De este modo, el desarrollo de f\u00e1rmacos se beneficia de sistemas que aproximan la fisiolog\u00eda de todo el cuerpo, permitiendo monitorizar en tiempo real la absorci\u00f3n, el metabolismo y la posible toxicidad sist\u00e9mica de nuevos compuestos de forma integrada.<\/p>\n

\"ElEl programa AVATAR ha introducido en la misi\u00f3n Artemis II unos dispositivos que contienen c\u00e9lulas de los astronautas para estudiar el impacto del espacio sobre los tejidos. Imagen: NASA.<\/p>\n

Inteligencia artificial y dise\u00f1o in silico para el desarrollo de f\u00e1rmacos<\/strong><\/p>\n

Con las c\u00e9lulas y los organoides proporcionando un entorno biol\u00f3gico cercano al humano, la inteligencia artificial ser\u00e1 la herramienta responsable de procesar toda esa informaci\u00f3n para predecir qu\u00e9 mol\u00e9culas funcionar\u00e1n mejor.\u00a0<\/p>\n

La IA est\u00e1 transformando todas las etapas del desarrollo de f\u00e1rmacos. En las etapas m\u00e1s iniciales, por ejemplo, destaca el dise\u00f1o molecular de novo, guiado por datos. Arquitecturas de aprendizaje profundo aprenden la gram\u00e1tica de la qu\u00edmica a partir de millones de compuestos para generar estructuras optimizadas en potencia, selectividad y seguridad.<\/p>\n

Las herramientas in silico permiten dise\u00f1ar mol\u00e9culas adaptadas a dianas biol\u00f3gicas espec\u00edficas, incluyendo p\u00e9ptidos y prote\u00ednas funcionales, integrando restricciones contextuales como las firmas de la enfermedad o las conformaciones din\u00e1micas de las prote\u00ednas. Un ejemplo del impacto de esta tecnolog\u00eda es el descubrimiento de un inhibidor de la quinasa TNIK para la fibrosis, que logr\u00f3 avanzar hacia pruebas cl\u00ednicas en tan solo 18 meses. De esta forma el dise\u00f1o algor\u00edtmico puede acelerar dr\u00e1sticamente el camino desde la hip\u00f3tesis hasta los ensayos en humanos.<\/p>\n

El concepto de laboratorio en bucle<\/p>\n

Una aproximaci\u00f3n muy potente en el desarrollo de f\u00e1rmacos es combinar la IA con los experimentos en el laboratorio, creando lo que se conoce como \u00ablaboratorio en bucle\u00bb (lab-in-a-loop). En este sistema, la computadora propone candidatos y los resultados de los experimentos biol\u00f3gicos vuelven a la IA para que esta aprenda y refine sus predicciones en la siguiente ronda.<\/p>\n

Este intercambio constante de informaci\u00f3n permite que los datos obtenidos en organoides o chips humanos actualicen de inmediato los modelos digitales, reduciendo la incertidumbre y el riesgo de error. Plataformas de este tipo pueden multiplicar las probabilidades de \u00e9xito al buscar nuevos f\u00e1rmacos frente a los m\u00e9todos convencionales. Gracias a esta colaboraci\u00f3n entre m\u00e1quinas y biolog\u00eda, se han identificado ya terapias prometedoras para enfermedades como la anemia falciforme, demostrando que el desarrollo de f\u00e1rmacos es ahora un proceso de aprendizaje continuo y mucho m\u00e1s preciso.<\/p>\n

\"LasLas nuevas tecnolog\u00edas de desarrollo de f\u00e1rmacos combinan trabajo experimental de laboratorio diferentes estrategiasde bioinform\u00e1ticas. Imagen: Adobe Express.<\/p>\n

Del laboratorio a la cl\u00ednica: ensayos en una placa petri y gemelos digitales<\/strong><\/p>\n

El objetivo final de cualquier estrategia en el desarrollo de f\u00e1rmacos es predecir con exactitud qu\u00e9 ocurrir\u00e1 cuando una mol\u00e9cula entre en contacto con el organismo humano. Hasta hace poco, la variabilidad entre individuos dificulta hacer predicciones detalladas. No obstante, las nuevas tecnolog\u00edas empiezan a permitir \u00abensayar\u00bb las posibles respuestas cl\u00ednicas antes de llegar a los pacientes.\u00a0<\/p>\n

Una de las aplicaciones m\u00e1s interesantes de estas tecnolog\u00edas es el concepto de ensayo cl\u00ednico en una placa petri<\/strong>. Esta estrategia consiste en utilizar c\u00e9lulas derivadas de grupos amplios y gen\u00e9ticamente diversos de pacientes para probar la eficacia de un compuesto antes de iniciar las pruebas en humanos. Gracias a biobancos de c\u00e9lulas madre y organoides, los investigadores pueden observar c\u00f3mo var\u00eda la respuesta a un medicamento seg\u00fan el perfil gen\u00e9tico de cada individuo. Este m\u00e9todo ya est\u00e1 dando resultados en oncolog\u00eda, donde se utilizan colecciones de organoides derivados de tumores de pulm\u00f3n, h\u00edgado o colon para predecir si un paciente responder\u00e1 a la quimioterapia. Al conservar la arquitectura y las mutaciones del tumor original, estos modelos permiten seleccionar el tratamiento m\u00e1s adecuado para cada persona de forma personalizada.\u00a0<\/p>\n

Gemelos digitales: simulaci\u00f3n para tratamientos a largo plazo<\/strong><\/p>\n

La integraci\u00f3n definitiva de los datos biol\u00f3gicos y computacionales se materializa en el gemelo digital<\/strong>. Se trata de una simulaci\u00f3n inform\u00e1tica de un paciente que integra su informaci\u00f3n molecular, fisiol\u00f3gica y cl\u00ednica para predecir c\u00f3mo evolucionar\u00e1 su enfermedad o c\u00f3mo reaccionar\u00e1 a una terapia. En estas simulaciones, los datos obtenidos de los organoides y los sistemas microfisiol\u00f3gicos sirven para alimentar el modelo con mediciones reales sobre el metabolismo y el aclaramiento de los f\u00e1rmacos.<\/p>\n

Estos modelos digitales ya se est\u00e1n aplicando en cardiolog\u00eda para planificar intervenciones personalizadas y en oncolog\u00eda para predecir la toxicidad de distintos reg\u00edmenes de quimioterapia. Al combinar los resultados de laboratorio con datos de historiales m\u00e9dicos, el gemelo digital permite optimizar la dosificaci\u00f3n y predecir resultados a largo plazo que ser\u00edan dif\u00edciles de observar en un cultivo celular est\u00e1tico. De este modo, el desarrollo de f\u00e1rmacos se convierte en un proceso continuo que acompa\u00f1a al paciente desde el dise\u00f1o de la mol\u00e9cula hasta su aplicaci\u00f3n cl\u00ednica definitiva.<\/p>\n

Un nuevo marco legal para un nuevo desarrollo de f\u00e1rmacos<\/strong><\/p>\n

El avance de las nuevas estrategias de desarrollo de f\u00e1rmacos no depende \u00fanicamente de la tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n de la capacidad de las instituciones para integrarlas en sus procesos de evaluaci\u00f3n. Hasta hace muy poco, la normativa exig\u00eda de forma obligatoria la experimentaci\u00f3n en animales para cualquier f\u00e1rmaco antes de pasar a la fase cl\u00ednica. Sin embargo, este escenario ha cambiado radicalmente con la aprobaci\u00f3n de leyes como la FDA Modernization Act 2.0 y su reciente actualizaci\u00f3n 3.0 en Estados Unidos. Estas normativas reconocen formalmente que los m\u00e9todos basados en c\u00e9lulas humanas, los sistemas microfisiol\u00f3gicos y los modelos computacionales son alternativas v\u00e1lidas y, en muchos casos, preferibles para evaluar la seguridad y eficacia de los nuevos compuestos.<\/p>\n

Este giro regulatorio se ve reforzado por el compromiso de organismos como la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) y el Reino Unido, que tambi\u00e9n han puesto en marcha estrategias para acelerar la adopci\u00f3n de estas metodolog\u00edas de nueva generaci\u00f3n. La creaci\u00f3n del primer Centro Nacional de Desarrollo de Organoides en 2025 por parte de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) es otro ejemplo de c\u00f3mo se est\u00e1 construyendo la infraestructura necesaria para estandarizar estos modelos y garantizar que los datos obtenidos sean reproducibles y fiables para los reguladores.<\/p>\n

El camino hacia una farmacolog\u00eda m\u00e1s humana<\/strong><\/p>\n

La transici\u00f3n hacia una ciencia sin animales se basa en los principios de reemplazo, reducci\u00f3n y refinamiento. En la pr\u00f3xima d\u00e9cada, los modelos animales dejar\u00e1n de ser el sistema de referencia por defecto para convertirse en herramientas auxiliares que se utilizar\u00e1n solo en casos de incertidumbre residual. El desarrollo de f\u00e1rmacos se encamina hacia un modelo donde la biolog\u00eda del paciente, capturada a trav\u00e9s de sus propias c\u00e9lulas y analizada mediante inteligencia artificial, sea el centro de todas las decisiones.<\/p>\n

Art\u00edculos cient\u00edficos<\/strong><\/p>\n

Wu X, Wu MA, Zou J, Kleinstreuer N, Wu JC. Reimagining human-centric drug development with new approach methodologies. Science. 2026 Apr 23;392(6796):371-378. doi: https:\/\/doi.org\/10.1126\/science.aeb0045<\/a>\u00a0<\/p>\n

Liu W, Pang PD, Wu CA, Tagle D, Wu JC. New approach methodologies for drug discovery. Cell. 2026 Apr 2;189(7):1877-1903. doi: https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.cell.2026.02.012<\/a>\u00a0<\/p>\n

\"M\u00e1ster<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El desarrollo de f\u00e1rmacos est\u00e1 experimentando una transformaci\u00f3n desde los modelos animales a modelos basados en la biolog\u00eda…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":521479,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[25,24,165,166,23],"class_list":{"0":"post-521478","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-salud","8":"tag-es","9":"tag-espana","10":"tag-health","11":"tag-salud","12":"tag-spain"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/116481287761388749","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/521478","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=521478"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/521478\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/521479"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=521478"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=521478"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=521478"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}