{"id":1697,"date":"2026-08-26T12:47:59","date_gmt":"2026-08-26T10:47:59","guid":{"rendered":"https:\/\/infoimasd.com\/?p=1697"},"modified":"2026-08-26T12:48:18","modified_gmt":"2026-08-26T10:48:18","slug":"ia-pacientes-sinteticos-ensayos-clinicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/08\/26\/ia-pacientes-sinteticos-ensayos-clinicos\/","title":{"rendered":"Crear \u201cpacientes sint\u00e9ticos\u201dcon IA para acelerar los ensayos cl\u00ednicos y reducir el ratio de fracaso de nuevos f\u00e1rmacos"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>Desarrollar un nuevo medicamento puede prolongarse durante m\u00e1s de una d\u00e9cada y, aun as\u00ed, solo uno de cada diez compuestos consigue finalmente ser aprobado.<\/strong> Una de las dificultades que afronta la investigaci\u00f3n cl\u00ednica es la disponibilidad de datos suficientes: ensayos con pocos participantes, abandonos durante el estudio o muestras demasiado reducidas pueden dificultar la evaluaci\u00f3n de un tratamiento. El problema es todav\u00eda mayor en las enfermedades raras, donde encontrar un n\u00famero suficiente de pacientes puede resultar especialmente complicado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Para abordar esta limitaci\u00f3n, la<a href=\"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/07\/15\/aei-convocatoria-doctorados-industriales-2025\/\" data-type=\"post\" data-id=\"1131\"> Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n (AEI) <\/a>financia con 179.530 euros el proyecto <em>\u201cPaciente sint\u00e9tico: desarrollo y validaci\u00f3n de algoritmos para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos en ensayos cl\u00ednicos\u201d.<\/em> La iniciativa est\u00e1 coordinada por INARI Biotech y cuenta con la participaci\u00f3n de la Universidad de Alcal\u00e1 y la Universidad Rey Juan Carlos. <strong>Su objetivo es utilizar inteligencia artificial para generar datos artificiales que reproduzcan las caracter\u00edsticas cl\u00ednicas y estad\u00edsticas de pacientes reales, sin representar a ninguna persona concreta.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>La idea no consiste en sustituir a las personas que participan en los ensayos, sino en complementar la informaci\u00f3n obtenida de ellas. <\/strong>Los algoritmos aprenden de los datos cl\u00ednicos disponibles y generan nuevos perfiles que mantienen las caracter\u00edsticas y relaciones estad\u00edsticas presentes en la muestra original. De esta forma, una investigaci\u00f3n que parte de un n\u00famero reducido de participantes podr\u00eda disponer de un conjunto de datos sint\u00e9ticos mucho mayor para realizar simulaciones y an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Seg\u00fan explica Javier Mart\u00ednez, director del proyecto en INARI Biotech, <strong>con los datos de los primeros 100 pacientes de un ensayo se podr\u00edan generar miles de pacientes sint\u00e9ticos y simular diferentes evoluciones del estudio. <\/strong>La finalidad es disponer de informaci\u00f3n adicional que permita anticipar si un ensayo presenta probabilidades de \u00e9xito o si ser\u00eda necesario replantearlo antes de haber dedicado a\u00f1os y grandes cantidades de recursos a una investigaci\u00f3n con pocas posibilidades de llegar a buen puerto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Esta capacidad podr\u00eda resultar especialmente relevante teniendo en cuenta la elevada tasa de fracaso de los ensayos cl\u00ednicos. El proyecto parte de que alrededor del 90% de los ensayos fracasan, por lo que disponer de herramientas capaces de proporcionar se\u00f1ales tempranas sobre la viabilidad de una investigaci\u00f3n <strong>podr\u00eda contribuir a reducir costes y acortar determinados procesos de desarrollo de medicamentos.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" data-src=\"https:\/\/infoimasd.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AEI-Pacientes-Sinteticos-1024x576.jpeg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1698 lazyload\" data-srcset=\"https:\/\/infoimasd.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AEI-Pacientes-Sinteticos-1024x576.jpeg 1024w, https:\/\/infoimasd.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AEI-Pacientes-Sinteticos-300x169.jpeg 300w, https:\/\/infoimasd.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AEI-Pacientes-Sinteticos-767x431.jpeg 767w, https:\/\/infoimasd.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/AEI-Pacientes-Sinteticos.jpeg 1190w\" data-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 1024px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1024\/576;\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">El reto: la fiabilidad de los datos artificiales<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Generar datos sint\u00e9ticos no consiste simplemente en crear perfiles de pacientes que parezcan realistas. El sistema tiene que reproducir las relaciones complejas existentes entre las distintas variables cl\u00ednicas, mantener la coherencia estad\u00edstica y evitar que los algoritmos introduzcan sesgos que puedan alterar las conclusiones del ensayo. Por ello, <strong>una parte fundamental del proyecto se centra precisamente en comprobar hasta qu\u00e9 punto los datos generados son equivalentes, desde el punto de vista estad\u00edstico, a los obtenidos de pacientes reales.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>El algoritmo desarrollado por el equipo se encuentra actualmente en fase de validaci\u00f3n. <\/strong>Los investigadores est\u00e1n utilizando un procedimiento de \u201cindistinguibilidad\u201d en el que especialistas en bioestad\u00edstica analizan conjuntos de datos reales y sint\u00e9ticos sin conocer previamente su procedencia. Si los expertos no consiguen distinguir unos de otros, los investigadores obtienen una evidencia de que el modelo est\u00e1 reproduciendo adecuadamente las caracter\u00edsticas estad\u00edsticas de los datos originales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Una posible herramienta para las enfermedades raras<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>El potencial de esta tecnolog\u00eda resulta especialmente interesante en <a href=\"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/07\/21\/anthropic-ai-for-science-ayudas-investigacion-enfermedades-raras\/\" data-type=\"post\" data-id=\"1233\">enfermedades raras<\/a>, donde el n\u00famero de pacientes disponibles para participar en investigaciones suele ser limitado.<\/strong> La propia AEI ha destacado que desde 2018 ha financiado 149 proyectos relacionados con enfermedades raras, con una inversi\u00f3n acumulada de 39,45 millones de euros, destinados a mejorar el diagn\u00f3stico, comprender los mecanismos biol\u00f3gicos y desarrollar nuevas terapias.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">En este contexto, <strong>disponer de herramientas capaces de ampliar virtualmente las muestras podr\u00eda ayudar a los investigadores a extraer m\u00e1s informaci\u00f3n de los pacientes que s\u00ed pueden participar en un ensayo.<\/strong> No obstante, los pacientes sint\u00e9ticos aportan informaci\u00f3n complementaria que ayude a orientar las investigaciones y evaluar su viabilidad, pero no sustituyen a los reales.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">De la investigaci\u00f3n al ensayo cl\u00ednico real<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>El proyecto combina conocimientos de medicina, biolog\u00eda, bioestad\u00edstica e ingenier\u00eda inform\u00e1tica. <\/strong>Alfredo Cuesta Infante, de la Universidad Rey Juan Carlos, dirige cient\u00edficamente el desarrollo de los algoritmos y la arquitectura computacional. Mar\u00eda del Val Toledo Lobo, de la Universidad de Alcal\u00e1, participa en la selecci\u00f3n de ensayos cl\u00ednicos, la validaci\u00f3n biom\u00e9dica de los resultados y la interpretaci\u00f3n cient\u00edfica de los datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\"><strong>El siguiente paso de la investigaci\u00f3n ser\u00e1 determinar cu\u00e1ntos datos reales son necesarios para generar pacientes sint\u00e9ticos suficientemente fiables.<\/strong> A m\u00e1s largo plazo, el equipo plantea probar el sistema en ensayos cl\u00ednicos reales, una etapa que permitir\u00eda comprobar su utilidad en condiciones pr\u00e1cticas y evaluar hasta qu\u00e9 punto puede contribuir a mejorar la planificaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de estos estudios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">Por ahora, <strong>las autoridades regulatorias todav\u00eda no aceptan los pacientes sint\u00e9ticos como sustitutos para la aprobaci\u00f3n de medicamentos. <\/strong>Tanto la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) como la estadounidense FDA est\u00e1n empezando a reconocer su potencial, especialmente en \u00e1mbitos como las enfermedades raras, pero el proyecto mantiene el objetivo de complementar, y no reemplazar, los ensayos cl\u00ednicos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-medium-font-size wp-block-paragraph\">El proyecto financiado por la <a href=\"https:\/\/infoimasd.com\/index.php\/2026\/07\/16\/proyectos-generacion-conocimiento-2025-aei-record-presupuesto\/\" data-type=\"post\" data-id=\"1137\">AEI <\/a>representa as\u00ed una aplicaci\u00f3n concreta de la inteligencia artificial al desarrollo biom\u00e9dico al utilizar datos sint\u00e9ticos para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n a partir de muestras limitadas y tratar de identificar antes los ensayos con mayores posibilidades de \u00e9xito. Si la tecnolog\u00eda supera la fase de validaci\u00f3n y demuestra su utilidad en estudios reales, <strong>podr\u00eda convertirse en una herramienta adicional para reducir tiempos y costes en el desarrollo de nuevos tratamientos<\/strong>. Ser\u00eda de especial ayuda all\u00ed donde conseguir suficientes pacientes constituye uno de los principales obst\u00e1culos para investigar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un proyecto financiado por la Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n desarrolla algoritmos capaces de generar pacientes sint\u00e9ticos a partir de datos reales para ampliar muestras, anticipar resultados y mejorar los ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1701,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[11],"tags":[47,772,515,773,19,68,771,31,173,775,774],"class_list":["post-1697","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-investigacion","tag-aei","tag-datos-sinteticos","tag-enfermedades-raras","tag-ensayos-clinicos","tag-idi","tag-ia","tag-inari-biotech","tag-inteligencia-artificial","tag-investigacion-biomedica","tag-medicamentos","tag-pacientes-sinteticos"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - 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