Nueve compañías farmacéuticas se incluyeron este año en el ranking de las 50 empresas más innovadoras del mundo realizado anualmente por el Boston Consulting Group -BCG– durante más de 15 años. El top mantiene a Apple en el primer lugar junto a otras gigantes tecnológicas como Alphabet, Amazon, Microsoft y Tesla. De hecho, 16 de las 20 compañías más innovadoras son tecnológicas o de software.

La pandemia fue sin duda la que impulsó la escalada de la farmaindustria en el ranking, ya que en el mismo top del 2020 solo se encontraban tres compañías farmacéuticas. Pero el liderazgo en el desarrollo de vacunas y medicamentos aún con los obstáculos que representaba el encierro de la pandemia llevó a este segmento del mercado a aparecer en nueve ocasiones.

“Las empresas innovadoras se han beneficiado de sus inversiones anteriores durante este período de crisis actual, tanto para sus accionistas como en términos de un impacto social más amplio”, dijo Ramón Baeza, director gerente y socio senior de BCG y coautor del informe.

Después de Tesla que ocupa el lugar número cinco del ranking, están Samsung, IBM, Huawei y Sony, cerrando el top 10 se encuentra la farmacéutica norteamericana Pfizer, que aparece por primera vez en esta lista, 17 compañías aparecen por primera vez en este listado.

Las demás empresas farmacéuticas que figuran en el top, son Johnson & Johnson que ocupa el puesto 20, Abbott en el puesto 29, Merck en el 35, Novartis en el 36, Moderna en el 42, Roche en el 48, AstraZeneca en el 49 y cierra el top Bayer en la última posición.

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A continuación se muestra el listado en detalle:

El informe resalta que los  50 primeros puestos en preparación para la pandemia de 2020 han superado al índice mundial MSCI en un asombroso 17% el año pasado; e incluso si elimina a los gigantes tecnológicos, los principales innovadores aún superan el índice en 13%, lo que demuestra que la inversión en innovación ofrece beneficios a corto y largo plazo, particularmente en tiempos de crisis.

Poca preparación para la innovación

No obstante, el informe evidencia una notoria brecha en la preparación para la innovación. Por el lado bueno el 75% de las empresas que participaron para hacer el informe identifican la innovación como una de las principales prioridades de la compañía (10% más que en 2020), y el 60% de las empresas planea aumentar la inversión en esta área.

Sin embargo, el 80% de las empresas no alcanza el punto de referencia de preparación para la innovación de BCG en múltiples dimensiones de sus sistemas de innovación. El informe sugiere que la atención a dos áreas puede ayudar a cerrar la brecha: compromiso de la alta dirección y vínculos más fuertes entre los equipos de producto y ventas.

Finalmente, BCG resalta la procedencia de las compañías más innovadoras:  27 de las 50 principales empresas (2 más que el año pasado) son estadounidenses, la mayoría de ellas de tecnología, software y farmacéuticas. Mientras tanto, Europa posicionó 11 compañías (4 menos que el año pasando) pero sigue representando una fuerte competencia en el sector  automotriz, medtech, farmacéutico, industrial y moda. Para terminar, las empresas chinas solo posicionaron 4 compañías en el top, pese a esto se prevé que en los próximos años entren más compañías en la clasificación a medida que se hagan más visibles en el mercado mundial.

Un equipo de científicos del King’s College London en Reino Unido han creado réplicas en 3D del corazón humano adulto para responder esta pregunta. Estos modelos en escala real se construyeron con el apoyo de imágenes de tomografía computarizada, lo que permitió analizar la función y asociarla con la forma de este órgano. Los resultados se compartieron en la revista PLOS Computational Biology.

La investigación no concluye ahí. En la publicación, los autores incluyen 1000 nuevos corazones sintéticos que se han hecho de libre acceso, lo que permite a las personas interesadas descargarlos y utilizarlos para probar nuevos algoritmos, ensayar terapias in-silico, realizar más análisis estadísticos o generar formas específicas a partir de los modelos promedio. La técnica se conoce como análisis estadístico de la forma, (Statistical shape analysis, en inglés).

A través de este método, a partir de una cohorte de 20 corazones adultos sanos, los investigadores crearon un corazón medio y luego lo ajustaron deformando este corazón medio para obtener 1000 corazones enteros 3D nuevos y sintéticos. Haciendo que el corazón sintético se desvíe de la forma media se pueden crear corazones más anormales o extremos, delimitados por el rango de variación observado en la cohorte.

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El uso de corazones 3D facilitaría diagnósticos tempranos

Como sucede con otros órganos del cuerpo humano, el corazón no es idéntico en todas las personas. Inclusive en los individuos sanos se perciben ligeras diferencias. Para los especialistas, conocerlas a través de esta técnica no invasiva también permiten analizar cómo los cambios afectan la función cardíaca con herramientas como la simulación.

El núcleo del estudio se basa en la capacidad de simular el latido del corazón por ordenador, un proceso complejo que requiere superordenadores (más de 200.000 horas de cálculos que se ejecutan en paralelo y tardan unos 5 días). La tarea consiste en aprender los mecanismos que se simulan en lo que se llama emuladores que producen la salida de la simulación en una fracción de segundo.

Con los datos, los investigadores pueden realizar simulaciones electromecánicas en los 20 modelos obtenidos, más 38 casos extremos en los que se exageraron algunas características, seleccionadas automáticamente, como órganos más grandes o más pequeños o con paredes más gruesas. Según los autores de la publicación, este estudio marca un nuevo hito en la comprensión de la anatomía, ya que se muestra cómo los cambios sutiles a veces pueden generar consecuencias de grandes magnitudes. A su vez, prepara el camino para que más investigadores se dediquen al tema.

“Esta investigación podría utilizarse como diagnóstico precoz más adelante. Por ejemplo, descubrimos que hay una zona en el corazón justo antes de la aorta que, cuando se engrosa, tiene un gran impacto en la función prevista”, se puede leer en el documento.

La construcción de estos emuladores no sólo agiliza el proceso, sino también la forma de identificar cuáles son los factores importantes relacionados con la salud y la enfermedad cardíaca, y cómo este estudio aborda el complejo problema de cómo la forma cardíaca se relaciona con la función.

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Un nuevo algoritmo puede predecir cuáles genes causarán cáncer, incluso si todavía no se han desarrollado mutaciones leves que sean consideradas como indicio. Esta herramienta fue diseñada por un grupo de expertos en Berlín (Alemania), quienes combinaron una amplia variedad de datos y los sometieron a análisis directo con inteligencia artificial.

El grupo investigador pertenece al Instituto Max Planck para la Genética Molecular (MPIMG, en inglés) y Instituto de Biología Computacional del Helmholtz Zentrum München. El modelo predictivo utiliza inteligencia artificial (utilizando el aprendizaje automático) para identificar 165 genes que hasta entonces eran desconocidos. A diferencia de las herramientas tecnológicas existentes, este innovador sistema también evalúa secuencias que ‘aparentemente’ carecen de anomalías.

Todos los genes recién identificados interactúan estrechamente con genes cancerígenos bien conocidos y han demostrado ser esenciales para la supervivencia de las células tumorales en experimentos de cultivo celular.

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Un logro que acerca a la terapia personalizada en cáncer

Este algoritmo nombrado “EMOGI” (Integración de gráficos multiómicos explicables, en español), también logra explicar la relación en la maquinaria celular que hacen que un gen sea cancerígeno. En los hallazgos publicados en revista Nature Machine Intelligence, los datos del ADN contiene información sobre la metilación, la actividad de los genes individuales y las interacciones de las proteínas dentro de las vías celulares y, por supuesto, las secuencias de ADN con mutaciones que derivan en cáncer.

“Idealmente, obtenemos una imagen completa de todos los genes del cáncer en algún momento, lo que puede tener un impacto diferente en la progresión del cáncer para diferentes pacientes”, indica en un comunicado Annalisa Marsico, líder del grupo investigador. Vale la pena destacar que en esta técnica, un algoritmo de aprendizaje profundo detecta los patrones y principios moleculares que conducen al desarrollo de la enfermedad.

Pero, ¿por qué se considera un avance destacado en los tratamientos para el cáncer? La respuesta para la mayoría no es desconocida. Los pacientes con cáncer deben someterse a alternativas agresivas, dolorosas e inciertas. En cambio, la terapia personalizada, los enfoques adaptan la medicación con precisión al tipo de tumor. “El objetivo es seleccionar la mejor terapia para cada paciente, es decir, el tratamiento más eficaz con el menor número de efectos secundarios. Además, podríamos identificar los cánceres ya en fases tempranas, basándonos en sus características moleculares”.

El nuevo programa de los investigadores añade un número considerable de nuevas entradas a la lista de genes sospechosos de cáncer, que ha crecido hasta alcanzar entre 700 y 1.000 en los últimos años. Solo mediante una combinación de análisis bioinformáticos y los más novedosos métodos de Inteligencia Artificial (IA), los investigadores pudieron rastrear los genes ocultos.

A todas las posibilidades, los expertos añaden la ayuda de la inteligencia artificial como elemento fundamental para descubrir incluso aquellas conexiones de trenes que antes habían pasado desapercibidas. En los datos se esconden muchos más detalles interesantes. “Vemos patrones que dependen del cáncer y del tejido concretos“, menciona Marsico. “Vemos esto como una prueba de que los tumores se desencadenan por diferentes mecanismos moleculares en diferentes órganos”.

El programa EMOGI no se limita al cáncer, subrayan los investigadores. El algoritmo puede utilizarse para integrar diversos conjuntos de datos biológicos y encontrar patrones en ellos. “Podría ser útil aplicar nuestro algoritmo a enfermedades igualmente complejas para las que se recogen datos multifacéticos y en las que los genes desempeñan un papel importante. Un ejemplo podrían ser las enfermedades metabólicas complejas como la diabetes”.

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