Colegas enfocados analizan datos en una pantalla

Cómo la IA puede permitir un radar continuo de oportunidades en biopharma

La inteligencia artificial puede ayudar a las empresas biofarmacéuticas a identificar objetivos de fusiones y adquisiciones para fortalecer sus pipelines de investigación y desarrollo, a medida que enfrentan un “precipicio de patentes” para los tratamientos existentes.


En resumen

  • Las empresas biofarmacéuticas buscan cada vez más externamente sus próximos candidatos a medicamentos para renovar sus pipelines de I+D.
  • Los agentes de IA pueden buscar constantemente en diversas bases de datos, reuniones con inversionistas y noticias para ayudar a formar un radar continuo de oportunidades biofarmacéuticas.
  • La práctica EY-Parthenon trabaja con empresas biofarmacéuticas para establecer este tipo de análisis habilitado por IA.

En la industria farmacéutica, la innovación externa se ha vuelto fundamental para el crecimiento. Pero ¿cómo pueden las empresas encontrar a los mejores candidatos de adquisición antes que la competencia, especialmente cuando muchos de los candidatos más prometedores están siendo desarrollados por organizaciones precomerciales?

Un radar de oportunidades impulsado por IA que escanee constantemente múltiples fuentes de datos en busca de candidatos que encajen con la estrategia de una empresa biofarmacéutica puede proporcionar una ventaja competitiva.

La creciente búsqueda de nuevos tratamientos innovadores

Desde 2018, una parte significativa de los ingresos provenientes de nuevos medicamentos ha provenido de productos obtenidos a través de adquisiciones o licenciamientos en lugar de investigación interna.

Esta dependencia del desarrollo de negocios y licenciamiento está aumentando a medida que las grandes biofarmacéuticas enfrentan una competencia creciente por terapias innovadoras y amenazas importantes a sus ingresos en los próximos años.

El “precipicio de patentes” y otros factores están impulsando la necesidad de oportunidades atractivas. Medicamentos con ventas anuales estimadas en 230 mil millones de dólares perderán exclusividad entre 2026 y 2029, creando grandes brechas de ingresos¹.

Al mismo tiempo, el informe EY Firepower muestra que la brecha de crecimiento para los líderes de la industria podría alcanzar los 370 mil millones de dólares para 2032.

Para cerrar esta brecha, las empresas buscan reponer sus pipelines mediante acuerdos, impulsando una ola de fusiones, adquisiciones y licenciamientos.

Ingresos por tipo de compañía farmacéutca, 2024

La mayoría de los candidatos más prometedores proviene actualmente de biotecnológicas pequeñas, medianas y precomerciales. Como resultado, una mayor proporción de los ingresos futuros se originará fuera de las grandes empresas biofarmacéuticas.

 

La competencia por estos activos es intensa, y la detección temprana de oportunidades atractivas es crítica.

 

Los costos del desarrollo de medicamentos, las regulaciones más estrictas sobre precios y la incertidumbre macroeconómica están ejerciendo presión sobre la industria, lo que incrementa la necesidad de identificar oportunidades antes que la competencia.

 

Además, la búsqueda de innovación temprana se está expandiendo más allá de los mercados tradicionales. China, por ejemplo, se está consolidando como un centro relevante de I+D, especialmente en oncología.

Tendencias en los acuerdos de licencia en China, 2022-2024

Al integrar datos globales de ensayos clínicos, publicaciones científicas y señales de colaboración, una plataforma de radar de oportunidades puede escanear continuamente estos entornos dinámicos para descubrir oportunidades con alto potencial.

El papel creciente de la IA agéntica en el monitoreo continuo

Los procesos actuales de búsqueda y evaluación presentan limitaciones que dificultan la identificación temprana de candidatos prometedores o señales de riesgo.

A menudo dependen de revisiones esporádicas de literatura o participación en conferencias, lo que puede causar retrasos.

Además, los equipos deben monitorear bases de datos aisladas, y el análisis resultante suele requerir un gran esfuerzo manual.

Las herramientas y flujos de trabajo también están fragmentados, lo que incrementa el tiempo necesario para reunir y analizar información.

Los equipos necesitan una visión integral de cada objetivo potencial:

  • mérito científico
  • resultados clínicos
  • patentes
  • estado regulatorio
  • potencial comercial
  • posicionamiento competitivo
  • capacidades del equipo

También necesitan comprender el contexto completo del tratamiento, incluyendo necesidades del paciente, competencia y oportunidades dentro del mercado.

Y requieren esta información en tiempo real, con actualizaciones constantes.

Los avances recientes en inteligencia artificial, especialmente en procesamiento de lenguaje natural y agentes autónomos, representan una oportunidad para superar estos desafíos.

Una nueva generación de soluciones impulsadas por IA está siendo desarrollada para identificar y evaluar objetivos de manera más rápida y eficaz.

Los agentes de IA que impulsan el radar

Un radar continuo es impulsado por diferentes agentes que complementan la inteligencia humana.

La IA no reemplaza el juicio humano, sino que lo complementa.

Aplicación a lo largo del ciclo de fusiones y adquisiciones

La IA también se utiliza en:

  • due diligence
  • análisis de datos
  • integración post-fusión
  • seguimiento de desempeño

Próximos pasos para implementar el modelo

  • evaluar fuentes de datos existentes
  • crear una capa de integración de datos
  • lanzar pilotos con IA
  • integrar herramientas en procesos actuales
  • medir impacto con KPI

Conclusión

El modelo tradicional de análisis manual está llegando a su límite.

Un enfoque continuo impulsado por IA permite:

  • generación constante de insights
  • identificación temprana de oportunidades
  • decisiones más rápidas

Los autores de este artículo son Ranu Carroll, EY-Parthenon Americas Life Sciences Sector Leader; Tyler Charlesworth, Principal, Strategy and Execution, EY-Parthenon, Ernst & Young LLP; y Benjamin Diop, Principal, Business Consulting, Ernst & Young LLP. Ver artículo original.

Resumen

Las empresas biofarmacéuticas necesitan nuevos tratamientos para reemplazar ingresos perdidos por expiración de patentes. La IA puede habilitar un radar continuo que analice múltiples fuentes de datos para identificar oportunidades de adquisición con anticipación.

Acerca de este artículo