{"id":216,"date":"2025-02-05T12:04:39","date_gmt":"2025-02-05T12:04:39","guid":{"rendered":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/la-ia-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-los-investigadores-dicen-que-depende-de-como-se-use\/"},"modified":"2025-02-05T12:04:39","modified_gmt":"2025-02-05T12:04:39","slug":"la-ia-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-los-investigadores-dicen-que-depende-de-como-se-use","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/la-ia-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-los-investigadores-dicen-que-depende-de-como-se-use\/","title":{"rendered":"\u00bfLa IA revolucionar\u00e1 el desarrollo de f\u00e1rmacos? Los investigadores dicen que depende de c\u00f3mo se use"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>El potencial del uso de la inteligencia artificial en el descubrimiento y el desarrollo de los medicamentos ha provocado <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-018-05267-x\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Ambas emociones<\/a> <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-023-03172-6\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">y escepticismo<\/a> Entre los cient\u00edficos, los inversores y el p\u00fablico en general.<\/p>\n<p>\u201cLa inteligencia artificial es <a href=\"https:\/\/www.economist.com\/technology-quarterly\/2024\/03\/27\/artificial-intelligence-is-taking-over-drug-development\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Tomar el desarrollo de medicamentos<\/a>\u201d, Afirman algunas empresas e investigadores. En los \u00faltimos a\u00f1os, el inter\u00e9s en usar la IA para dise\u00f1ar medicamentos y optimizar los ensayos cl\u00ednicos ha impulsado un aumento en la investigaci\u00f3n y la inversi\u00f3n. Plataformas impulsadas por IA como <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-024-03214-7\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Alfafold<\/a>que gan\u00f3 el <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/machine-learning-cracked-the-protein-folding-problem-and-won-the-2024-nobel-prize-in-chemistry-240937\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">2024 Premio Nobel<\/a> Para su capacidad para predecir la estructura de prote\u00ednas y dise\u00f1ar otras nuevas, exhibir el potencial de IA para acelerar el desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n<p>Ai en descubrimiento de drogas <a href=\"https:\/\/www.statnews.com\/2024\/11\/20\/schrodinger-ramy-farid-drug-discovery-ai-physics\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">es \u00abtonter\u00edas<\/a>\u00abAdvierte a algunos veteranos de la industria. Instan a que \u00abel potencial de IA para acelerar el descubrimiento de drogas necesita un <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-023-03172-6\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Verificaci\u00f3n de la realidad<\/a>\u00ab, Ya que las drogas generadas por AI a\u00fan no han demostrado la capacidad de abordar el <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/90-of-drugs-fail-clinical-trials-heres-one-way-researchers-can-select-better-drug-candidates-174152\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Tasa de falla del 90%<\/a> de nuevos medicamentos en ensayos cl\u00ednicos. A diferencia del \u00e9xito de la IA en <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.drudis.2020.11.037\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">an\u00e1lisis de im\u00e1genes<\/a>su efecto sobre el desarrollo de f\u00e1rmacos sigue sin estar claro.<\/p>\n<figure class=\"align-center zoomable\"><a href=\"https:\/\/images.theconversation.com\/files\/639040\/original\/file-20241217-17-f5ube8.jpg?ixlib=rb-4.1.0&amp;q=45&amp;auto=format&amp;w=1000&amp;fit=clip\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"><noscript><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/\u00bfLa-IA-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-Los-investigadores-dicen.0&#038;q=45&#038;auto=format&#038;w=754&#038;fit=clip.jpeg\" alt=\"Farmac\u00e9utico buscando en cajones de paquetes de drogas\" class=\"\" \/><\/noscript><\/a><figcaption><span class=\"caption\">Detr\u00e1s de cada medicamento en su farmacia hay muchos, muchos m\u00e1s que fallaron.<\/span><br \/><span class=\"attribution\"><a class=\"source\" href=\"https:\/\/www.gettyimages.com\/detail\/photo\/side-view-of-a-male-hands-searching-for-something-royalty-free-image\/1491276743\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Nortonrsx\/Istock a trav\u00e9s de Getty Images Plus<\/a><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>Hemos estado siguiendo el uso de <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">IA en desarrollo de drogas<\/a> en nuestro trabajo como <a href=\"https:\/\/scholar.google.com\/citations?user=Ufab1aYAAAAJ&amp;hl=en\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">cient\u00edfico farmac\u00e9utico<\/a> tanto en la academia como en la industria farmac\u00e9utica y como un <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/scientific-contributions\/Christian-Macedonia-7922576\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">ex gerente de programa<\/a> en la Agencia de Proyectos de Investigaci\u00f3n Avanzada de Defensa, o DARPA. Argumentamos que la IA en el desarrollo de f\u00e1rmacos a\u00fan no es un cambio de juego, ni es una tonter\u00eda completa. La IA no es una caja negra que pueda convertir ninguna idea en oro. M\u00e1s bien, lo vemos como una herramienta que, cuando se usa sabia y de manera competente, podr\u00eda ayudar a abordar las causas fundamentales de la falla de los medicamentos y agilizar el proceso.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de los trabajos que usan IA en el desarrollo de f\u00e1rmacos tienen la intenci\u00f3n de reducir el <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/90-of-drugs-fail-clinical-trials-heres-one-way-researchers-can-select-better-drug-candidates-174152\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">tiempo y dinero<\/a> Se necesita para llevar un medicamento al mercado, actualmente de 10 a 15 a\u00f1os y US $ 1 mil millones a $ 2 mil millones. Pero, \u00bfpuede la IA realmente revolucionar el desarrollo de f\u00e1rmacos y mejorar las tasas de \u00e9xito?<\/p>\n<h2>IA en desarrollo de drogas<\/h2>\n<p>Los investigadores han aplicado la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico a <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">cada etapa<\/a> del proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos. Esto incluye identificar objetivos en el cuerpo, detectar posibles candidatos, dise\u00f1ar mol\u00e9culas de drogas, predecir toxicidad y seleccionar pacientes que podr\u00edan responder mejor a los medicamentos en ensayos cl\u00ednicos, entre otros.<\/p>\n<p>Entre 2010 y 2022, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41573-022-00025-1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">20 startups centradas en la IA<\/a> Descubrieron 158 candidatos a drogas, 15 de los cuales avanzaron a ensayos cl\u00ednicos. Algunos de estos candidatos a los medicamentos pudieron completar las pruebas precl\u00ednicas en el laboratorio y ingresar a los ensayos en humanos en solo 30 meses, en comparaci\u00f3n con el t\u00edpico <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.apsb.2022.02.002\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">3 a 6 a\u00f1os<\/a>. Este logro demuestra el potencial de IA para acelerar el desarrollo de f\u00e1rmacos.<\/p>\n<figure>\n<p><iframe loading=\"lazy\" srcdoc=\"&lt;style&gt;*{padding:0;margin:0;overflow:hidden}html,body{background:#000;height:100%}img{position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;object-fit:cover;transition:opacity .1s cubic-bezier(0.4,0,1,1)}a:hover img+img{opacity:1!important}&lt;\/style&gt;&lt;a href=\" https:=\"\" src=\"https:\/\/img.youtube.com\/vi\/jZzB9qrPFzg\/hqdefault.jpg\" style=\"top: 50%;left:50%;width:68px;height:48px;transform:translate3d(-50%,-50%,0)\" width=\"440\" height=\"260\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p><figcaption><span class=\"caption\">El desarrollo de medicamentos es un proceso largo y costoso.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>Por otro lado, si bien las plataformas de IA pueden identificar r\u00e1pidamente compuestos que funcionan en c\u00e9lulas en una placa de Petri o en modelos animales, el \u00e9xito de estos candidatos en ensayos cl\u00ednicos, donde ocurren la mayor\u00eda de las fallas de drogas, permanece, permanece <a href=\"https:\/\/www.statnews.com\/2024\/12\/03\/ai-drug-discovery-investors-insilico-recursion\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">muy incierto<\/a>.<\/p>\n<p>A diferencia de otros campos que tienen conjuntos de datos grandes y de alta calidad disponibles para capacitar a los modelos de IA, como el an\u00e1lisis de im\u00e1genes y el procesamiento del lenguaje, la IA en el desarrollo de f\u00e1rmacos est\u00e1 limitado por <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-023-02896-9\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">peque\u00f1os conjuntos de datos de baja calidad<\/a>. Es dif\u00edcil generar conjuntos de datos relacionados con drogas en c\u00e9lulas, animales o humanos de millones a miles de millones de compuestos. Mientras <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-024-07487-w\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Alfafold<\/a> es un avance en la predicci\u00f3n de estructuras de prote\u00ednas, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-024-01383-z\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Que preciso<\/a> Puede ser para el dise\u00f1o de f\u00e1rmacos sigue siendo incierto. Los cambios menores en la estructura de un medicamento pueden afectar en gran medida su actividad en el cuerpo y, por lo tanto, lo efectivo que es en el tratamiento de la enfermedad.<\/p>\n<h2>Sesgo de supervivencia<\/h2>\n<p>Al igual que la IA, las innovaciones pasadas en el desarrollo de f\u00e1rmacos como <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-023-05905-z\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Dise\u00f1o de drogas asistido por computadora<\/a>el <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/d41586-021-00314-6\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Proyecto del genoma humano<\/a> y <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/discovering-new-drugs-is-a-long-and-expensive-process-chemical-compounds-that-dupe-screening-tools-make-it-even-harder-175972\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">detecci\u00f3n de alto rendimiento<\/a> han mejorado los pasos individuales del proceso en los \u00faltimos 40 a\u00f1os, sin embargo, las tasas de falla de drogas <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/90-of-drugs-fail-clinical-trials-heres-one-way-researchers-can-select-better-drug-candidates-174152\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">no ha mejorado<\/a>.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de los investigadores de IA pueden abordar tareas espec\u00edficas en el proceso de desarrollo de f\u00e1rmacos cuando se les proporciona datos de alta calidad y preguntas particulares para responder. Pero a menudo son <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">no familiarizado con el alcance completo<\/a> del desarrollo de f\u00e1rmacos, reduciendo los desaf\u00edos en problemas de reconocimiento de patrones y el refinamiento de los pasos individuales del proceso. Mientras tanto, muchos cient\u00edficos con experiencia en desarrollo de medicamentos carecen de capacitaci\u00f3n en IA y aprendizaje autom\u00e1tico. Estas barreras de comunicaci\u00f3n pueden impedir que los cient\u00edficos se vayan m\u00e1s all\u00e1 de la mec\u00e1nica de los procesos de desarrollo actuales e identifiquen las causas ra\u00edz de las fallas de los medicamentos.<\/p>\n<p>Los enfoques actuales para el desarrollo de f\u00e1rmacos, incluidas las que usan IA, pueden haber ca\u00eddo en un <a href=\"https:\/\/www.britannica.com\/science\/survivorship-bias\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">sesgo de supervivencia<\/a> trampa, enfoc\u00e1ndose demasiado en aspectos menos cr\u00edticos del proceso mientras <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Con vistas a problemas importantes<\/a> que contribuyen m\u00e1s al fracaso. Esto es an\u00e1logo a reparar da\u00f1os a las alas de los aviones que regresan de los campos de batalla en la Segunda Guerra Mundial, mientras que descuidan las vulnerabilidades fatales en motores o cabinas de los aviones que nunca regresaron. Los investigadores a menudo se centran demasiado en c\u00f3mo mejorar las propiedades individuales de un medicamento en lugar de las causas de la falla.<\/p>\n<figure class=\"align-center zoomable\"><a href=\"https:\/\/images.theconversation.com\/files\/636970\/original\/file-20241208-15-pj30m8.jpg?ixlib=rb-4.1.0&amp;q=45&amp;auto=format&amp;w=1000&amp;fit=clip\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\"><img decoding=\"async\"  alt=\"Diagrama de avi\u00f3n con racimos de puntos rojos en las puntas del ala, las \u00e1reas de cola y cabina\" class=\"js-lazy\" src=\"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1738757079_738_\u00bfLa-IA-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-Los-investigadores-dicen.0&#038;q=45&#038;auto=format&#038;w=754&#038;fit=clip.jpeg\" \/><noscript><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/pcreacondicionados.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/1738757079_738_\u00bfLa-IA-revolucionara-el-desarrollo-de-farmacos-Los-investigadores-dicen.0&#038;q=45&#038;auto=format&#038;w=754&#038;fit=clip.jpeg\" alt=\"Diagrama de avi\u00f3n con racimos de puntos rojos en las puntas del ala, las \u00e1reas de cola y cabina\" class=\"\" \/><\/noscript><\/a><figcaption><span class=\"caption\">Si bien los aviones que regresan pueden sobrevivir a los golpes a las alas, aquellos con da\u00f1os a los motores o cabinas tienen menos probabilidades de regresar.<\/span><br \/><span class=\"attribution\"><a class=\"source\" href=\"https:\/\/commons.wikimedia.org\/wiki\/File:Survivorship-bias.svg\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Martin Grandjean, McGeddon, la Fuerza A\u00e9rea de EE. UU.\/Wikimedia Commons<\/a>, <a class=\"license\" href=\"http:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">CC BY-SA<\/a><\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p>El proceso actual de desarrollo de f\u00e1rmacos <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.apsb.2022.02.002\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Como una l\u00ednea de ensamblaje<\/a>dependiendo de un enfoque de casilla de verificaci\u00f3n con pruebas extensas en cada paso del proceso. Si bien la IA puede reducir el tiempo y el costo de las etapas precl\u00ednicas basadas en el laboratorio de esta l\u00ednea de ensamblaje, es poco probable que aumente las tasas de \u00e9xito en las etapas cl\u00ednicas m\u00e1s costosas que implican pruebas en las personas. Lo persistente <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/90-of-drugs-fail-clinical-trials-heres-one-way-researchers-can-select-better-drug-candidates-174152\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Tasa de falla del 90%<\/a> de los medicamentos en ensayos cl\u00ednicos, a pesar de 40 a\u00f1os de mejoras en el proceso, subraya esta limitaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Abordar las causas ra\u00edz<\/h2>\n<p>Las fallas de drogas en los ensayos cl\u00ednicos no se deben \u00fanicamente a c\u00f3mo se dise\u00f1an estos estudios; seleccionando el <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">candidatos a drogas incorrectos<\/a> Probar en ensayos cl\u00ednicos tambi\u00e9n es un factor importante. Las nuevas estrategias guiadas a la IA podr\u00edan ayudar a abordar estos dos desaf\u00edos.<\/p>\n<p>Actualmente, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1038\/nrd.2016.184\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">tres factores interdependientes<\/a> Impulse la mayor\u00eda de las fallas de drogas: dosis, seguridad y eficacia. Algunas drogas fallan porque son demasiado t\u00f3xicas o inseguras. Otras drogas fallan porque se consideran ineficaces, a menudo porque la dosis no se puede aumentar m\u00e1s sin causar da\u00f1o.<\/p>\n<p>Nosotros y nuestros colegas proponemos un <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">sistema de aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> para ayudar a seleccionar candidatos a drogas prediciendo dosis, <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11095-024-03742-x\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">seguridad<\/a> y eficacia basada en cinco caracter\u00edsticas previamente pasadas por alto de las drogas. Espec\u00edficamente, los investigadores podr\u00edan usar modelos de IA para determinar c\u00f3mo espec\u00edfica y potentemente el medicamento se une a los objetivos conocidos y desconocidos, el nivel de estos objetivos en el cuerpo, c\u00f3mo concentrado se vuelve el f\u00e1rmaco en tejidos sanos y enfermos, y las propiedades estructurales del f\u00e1rmaco.<\/p>\n<p>Estas caracter\u00edsticas de las drogas generadas por IA podr\u00edan probarse en lo que llamamos <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1021\/acs.jmedchem.4c01684\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">fase 0+ pruebas<\/a>utilizando dosis ultra bajas en pacientes con enfermedad grave y leve. Esto podr\u00eda ayudar a los investigadores a identificar medicamentos \u00f3ptimos al tiempo que reduce los costos del enfoque actual de \u00abprueba y vista\u00bb para los ensayos cl\u00ednicos.<\/p>\n<p>Si bien la IA por s\u00ed sola podr\u00eda no revolucionar el desarrollo de f\u00e1rmacos, puede ayudar a abordar las causas ra\u00edz de por qu\u00e9 los medicamentos fallan y racionalizar el largo proceso para la aprobaci\u00f3n.<!-- Below is The Conversation's page counter tag. 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Leer el <a href=\"https:\/\/theconversation.com\/will-ai-revolutionize-drug-development-researchers-explain-why-it-depends-on-how-its-used-245520\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">art\u00edculo original<\/a>.<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El potencial del uso de la inteligencia artificial en el descubrimiento y el desarrollo de los medicamentos ha provocado Ambas [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":217,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-216","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-general"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u00bfLa IA revolucionar\u00e1 el desarrollo de f\u00e1rmacos? 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