La promesa teórica de la inteligencia artificial en medicina avanza hacia una prueba crítica en el mundo real. Isomorphic Labs, una empresa biotecnológica derivada de Google DeepMind, ha anunciado que se está preparando para llevar sus candidatos a fármacos diseñados con IA a ensayos clínicos en humanos.
Esta transición marca un momento crucial en la biotecnología: el paso del uso de la IA para simplemente comprender la biología a su uso para diseñar soluciones médicas específicas.
El motor detrás del descubrimiento: AlphaFold y más allá
Para comprender la importancia de estos ensayos, hay que observar la tecnología que los impulsa. Durante décadas, el descubrimiento de fármacos fue un proceso de prueba y error, a menudo obstaculizado por el “problema del plegamiento de proteínas”. Las proteínas, los caballos de batalla de los organismos vivos, están formadas por cadenas de aminoácidos que se pliegan en formas complejas en 3D. La función de una proteína está determinada por su forma, pero predecir esa forma fue históricamente un desafío científico monumental.
El panorama cambió con la aparición de AlphaFold :
– AlphaFold 2: Revolucionó el campo mediante el uso del aprendizaje profundo para predecir estructuras de proteínas con una precisión sin precedentes.
– AlphaFold 3: Amplió esta capacidad modelando cómo las proteínas interactúan con otras moléculas vitales como ADN y ARN.
– IsoDDE: motor patentado de Isomorphic Labs, que supuestamente duplica la precisión de AlphaFold 3, lo que permite un diseño molecular aún más preciso.
“Es necesario ver cómo se unirá una pequeña molécula a un fármaco, con qué fuerza y también a qué más podría unirse”, explicó Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind.
Por qué son importantes las moléculas diseñadas por IA
El objetivo de utilizar la IA en este contexto no es sólo la velocidad; es precisión. El desarrollo de fármacos tradicionales a menudo tiene problemas con los “efectos no deseados”, donde un fármaco interactúa con partes del cuerpo que no debía tocar, lo que provoca efectos secundarios.
Según el presidente de Isomorphic Labs, Max Jaderberg, el enfoque de la empresa ofrece dos ventajas distintas:
1. Mayor potencia: Debido a que las moléculas están diseñadas con un profundo conocimiento de su estructura, pueden ser más efectivas.
2. Dosis más baja: Una mayor potencia significa que los pacientes pueden necesitar dosis más pequeñas, lo que significativamente reduce el riesgo de efectos secundarios.
El camino a seguir: asociaciones y canalizaciones
Si bien la misión de la empresa de “resolver todas las enfermedades” es ambiciosa, Isomorphic Labs respalda su visión con importantes capitales y alianzas estratégicas.
- Colaboraciones estratégicas: La empresa se ha asociado con los gigantes farmacéuticos Eli Lilly y Novartis para integrar la IA en el descubrimiento de fármacos.
- Propiedad interna: Isomorphic está desarrollando sus propios medicamentos, con un enfoque específico en oncología (cáncer) e inmunología.
- Respaldo financiero: Después de haber recaudado 600 millones de dólares en su ronda de financiación inicial, la empresa actualmente está formando los equipos de desarrollo clínico necesarios para gestionar las pruebas en humanos.
Si bien el cronograma de estos ensayos se ha retrasado un poco más que la proyección inicial de 2025 sugerida por los líderes, el paso a la clínica representa la validación definitiva de la biología impulsada por la IA.
Conclusión
Los próximos ensayos en humanos determinarán si la IA puede ir más allá de la predicción de estructuras biológicas y crear con éxito medicamentos seguros y altamente específicos. Si tiene éxito, esto podría cambiar fundamentalmente la forma en que abordamos enfermedades complejas como el cáncer y los trastornos autoinmunes.
