La innovación en la industria biofarmacéutica, sujeta a una estrecha supervisión, es un factor clave para obtener resultados positivos tanto en lo comercial como en materia de salud pública. A pesar del gran interés de utilizar la innovación como indicador de éxito, no hay un acuerdo claro sobre la forma de medirla eficazmente. Como muchas cosas en la vida, cualquier evaluación que se haga de la innovación en la industria farmacéutica dependerá de la perspectiva adoptada. La principal métrica citada por los analistas para la innovación farmacológica es el número de nuevos medicamentos aprobados o, en algunos casos, el número de fármacos con potencial terapéutico que entran en las distintas fases del proceso de desarrollo. Estas medidas numéricas, sumadas a otras no numéricas centradas en los resultados, como las designaciones de "terapia innovadora" y "primero de su clase", proporcionan información y destacan avances importantes. Tienen además la ventaja de ser bastante fáciles de monitorizar y comparar. Sin embargo, no capturan la innovación intrínseca de las nuevas entidades moleculares (NEM) desde la perspectiva de un químico.
En un nuevo artículo publicado recientemente en ACS Medicinal Chemistry Letters, mi colega Alan Lipkus y yo abordamos este tema desde el punto de vista de las fases iniciales de la química sintética. El resultado es un nuevo método para medir y describir la innovación farmacológica en las fases iniciales a partir de un análisis estructural de las NEM. Este método, sumado a las medidas basadas en resultados que ya existen, contribuye a proporcionar una visión más completa del panorama de la innovación farmacológica.
En conjunto, ¿la innovación está aumentando o disminuyendo en el ámbito farmacológico? Lea el artículo completo, de acceso libre, para obtener más información sobre la metodología y ver todos los resultados de nuestro análisis, que abarca las dos últimas décadas.
Definición de un marco de trabajo estructural para la innovación farmacológica
Nuestra nueva metodología para clasificar la innovación de los fármacos en función de su novedad estructural se basa en el concepto de armazón molecular. El armazón de una estructura química se define como la subestructura integrada por todos los sistemas de anillo y los fragmentos de cadena que los conectan. Con la ayuda de un esquema de clasificación que tiene en cuenta la información del armazón molecular (en el nivel del andamiaje y la forma) y el año de aprobación del medicamento, cada NEM se asigna a una de las tres clases siguientes: pioneros (Pioneers), pobladores (Settlers) o colonos (Colonists), como se muestra a continuación.
Recibir la aprobación de la FDA para un nuevo medicamento, ya sea un avance incremental o una estructura totalmente nueva, es un logro importante y la principal medida del éxito de la mayoría de los equipos dedicados al descubrimiento de fármacos. Por tanto, las tres clases de este marco de trabajo representan cierto nivel de innovación. Sin embargo, para facilitar la comparación en este estudio, se consideró que los pioneros eran los más innovadores.
Relación entre la innovación estructural y los resultados
Aunque sin duda la innovación es digna de celebrarse per se, para que resulte útil desde un punto de vista estratégico cualquier medida de la innovación de un fármaco debe demostrar alguna correlación con resultados positivos que se ajusten a los objetivos de la organización. Llevar al mercado un medicamento superventas que responda a una necesidad médica importante y proporcione un alto retorno de las inversiones realizadas en la investigación es, a juicio de muchos, la cima de la innovación farmacológica. Según ese baremo, los análisis de CAS muestran que casi el 65 % de los medicamentos superventas actuales contienen al menos un componente pionero. También se vio que los pioneros tenían más del doble de probabilidad que las otras clases de convertirse en superventas (más de 1000 millones de dólares en ingresos anuales) en los cinco años posteriores al lanzamiento. Además, si usamos la designación de terapia innovadora de la FDA estadounidense como sinónimo del impacto potencial de un medicamento en la salud pública, nuestra investigación demuestra que los pioneros tienen bastantes más probabilidades (más de 2,5 veces más) de convertirse en la base de estas nuevas terapias prometedoras.
El medicamento superventas Imbruvica (ibrutinib) es un ejemplo claro del enorme impacto de la innovación estructural. El inhibidor de la tirosina quinasa de Bruton (BTK), descubierto por Celera Genomics y desarrollado y comercializado conjuntamente por Pharmacyclics y Janssen, fue aprobado por la FDA en 2013 y designado como primero de su clase. Su potencial terapéutico y comercial fue el factor decisivo para la adquisición de Pharmacyclics por parte de AbbVie por casi 21 000 millones de dólares en 2015. Este pionero estructuralmente novedoso ha obtenido un total de once aprobaciones de la FDA para distintas indicaciones hasta la fecha y es uno de los dos únicos tratamientos de moléculas pequeñas que han recibido más de tres designaciones de terapia innovadora por parte de la FDA. Imbruvica (ibrutinib) generó ventas por un total de 7240 millones de dólares para todas las indicaciones en 2019.
En busca de las fuentes de la innovación estructural
Dados los beneficios comerciales y de salud pública, no es de extrañar que, en los últimos años, se haya producido un incremento importante en el volumen de pioneros y en el número de organizaciones que los descubren. Ambas cifras se han multiplicado casi por dos en la última década, 61 organizaciones descubrieron 84 pioneros entre 2000 y 2009, y 109 organizaciones descubrieron 164 pioneros entre 2010 y 2019.
Para evaluar las principales fuentes de innovación farmacológica, dividimos los pioneros en dos grupos: los originados en organizaciones que definimos como “grandes corporaciones farmacéuticas” (Big Pharma) por sus ingresos relacionados con los medicamentos, como AbbVie, AstraZeneca, Bayer, Bristol-Myers Squibb, Eli Lilly, GlaxoSmithKline, Johnson & Johnson, Merck & Co., Novartis, Pfizer, Roche y Sanofi, y los descubiertos por otras organizaciones (resto del ecosistema o ROE, por sus siglas en inglés). Conforme a nuestro interés por la innovación en el descubrimiento de fármacos en fases tempranas, atribuimos el mérito a la organización que descubrió la NEM, no a la que la desarrolló o consiguió que se aprobara el medicamento.
Este análisis muestra que el número total de pioneros originados en las grandes corporaciones farmacéuticas aumentó casi en un 50 % del periodo 2000-2009 al periodo 2010-2019, y en la mayoría de estas organizaciones se produjo un incremento en el número de pioneros, como se puede ver en el gráfico siguiente. Destaca especialmente Bayer, que entre 2000 y 2009 no logró la aprobación de ningún pionero y, en cambio, obtuvo la aprobación de cuatro entre 2010 y 2019. En AbbVie y Bristol-Myers Squibb también se registró un aumento de cuatro en ese mismo periodo.
El número de pioneros originados en el resto del ecosistema (ROE) aumentó en más del 130 % entre el periodo 2000-2009 y el periodo 2010-2019, y el número de organizaciones del resto del ecosistema que descubrieron pioneros en ese tiempo se multiplicó por dos. Entre estas organizaciones destacan Gilead, Eisai, Shionogi y Vertex, que no tuvieron ningún pionero que se aprobara entre 2000 y 2009, pero lograron la aprobación de cuatro o más entre 2010 y 2019.
A pesar del aumento global en el número de pioneros originados en las grandes corporaciones farmacéuticas, este análisis también pone de manifiesto una diferencia cada vez más acusada en cuanto a innovación estructural entre las grandes corporaciones y el resto del ecosistema, como se puede ver en el gráfico. Probablemente, este cambio se debe a factores como la importancia creciente de los métodos in-silico en el proceso de descubrimiento de fármacos y la mayor disponibilidad de bibliotecas de compuestos de alta calidad, que reducen la dificultad de entrar en este espacio.
Adopción de nuevas estrategias para maximizar las oportunidades de innovación
Estos hallazgos parecen sugerir que, en lo tocante a la innovación, la escala ya no supone una ventaja tan decisiva como antes, y espero que lo sea aún menos en el futuro. Aunque en el pasado la escala física de la capacidad de I+D de una organización era un factor determinante para el volumen de innovación, a medida que los descubrimientos basados en la fuerza bruta dan paso a los métodos aumentados por tecnologías in-silico, los activos y las capacidades digitales están empezando a nivelar el terreno de juego.
En un momento en el que la información derivada de estos enormes conjuntos de datos por medio del aprendizaje automático y la analítica avanzada sigue acelerando la investigación del descubrimiento de fármacos en sus fases más tempranas, ya que ayuda a priorizar los candidatos con más probabilidades de éxito, las empresas que hagan un uso más eficaz de los datos para llevar los medicamentos al mercado en menos tiempo tendrán una importante ventaja competitiva. Este aumento de la eficiencia también nos da la oportunidad de mejorar la innovación explorando de un modo más completo nuevas áreas del espacio químico y evaluando un conjunto más amplio de candidatos en la búsqueda de tratamientos eficaces. Aunque el hecho de que el tratamiento final que cura una enfermedad sea un pionero, un poblador o un colono tiene poca importancia, estructurar de manera intencionada una cartera diversa de candidatos tiene, de media, más probabilidades de generar una tasa de éxito mayor con el tiempo.
Si desean aprovechar esta oportunidad, los equipos de investigación pueden necesitar ayuda para superar la tendencia arraigada de evitar las formas más ambiciosas de innovación estructural y la natural aversión humana al riesgo con el fin de diseñar un proceso de innovación diversificado. Se ha demostrado en muchas ocasiones que para lograr una innovación repetible en cualquier campo se necesita una estrategia estructurada. Este marco de trabajo de innovación estructural da a los equipos la oportunidad de evaluar las carteras de candidatos en los niveles micro y macro. Desde un punto de vista general, ¿cuántos candidatos de cada categoría se están estudiando y qué parte de la inversión se destina a cada tipo de innovación estructural? Desde una perspectiva más específica, ¿son las bibliotecas de compuestos y los conjuntos de datos de entrenamiento suficientemente diversos para producir una amplia gama de resultados que sirvan como punto de partida para seguir investigando? La búsqueda de oportunidades identificadas formulando estas preguntas tiene el potencial de aprovechar las mejoras de la eficiencia proporcionadas por las nuevas tecnologías y transformarlas no solo en unos beneficios superiores, sino también en unos resultados mejores para los pacientes.
¿Sería beneficiosa para sus iniciativas de I+D una evaluación de sus oportunidades de innovación desde una perspectiva estructural y un estudio de los datos que podrían ayudarle a ser más innovador? Contacte con el equipo de CAS Services para hablar sobre la información única que podría proporcionarle un análisis personalizado.