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SARAH ROGERS/MITTR | GETTY

Biotecnología

Un fármaco diseñado por IA alcanza un hito al avanzar en la fase de pruebas

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Insilico forma parte de una oleada de empresas que apuestan por la IA como la "próxima revolución asombrosa" en biología

  • por Antonio Regalado | traducido por
  • 01 Abril, 2024

Alex Zhavoronkov lleva más de una década trasteando con la inteligencia artificial. En 2016, este programador y físico utilizaba la IA para clasificar a las personas por su aspecto y ordenar fotos de gatos.

Ahora dice que su empresa, Insilico Medicine, ha creado el primer "verdadero fármaco de IA" que ha avanzado hasta una fase de pruebas para comprobar si puede curar una enfermedad pulmonar mortal en humanos.

Zhavoronkov afirma que su fármaco es especial porque el software de IA no solo ayuda a decidir con qué diana dentro de una célula debe interactuar, sino también cuál debe ser la estructura química del fármaco.

Las formas más populares de IA pueden dibujar imágenes y responder preguntas. Pero un esfuerzo en alza intenta también que la IA invente curas para enfermedades terribles. Quizá por eso Jensen Huang, presidente de Nvidia, que vende chips y servidores de IA, afirmó en diciembre que la "biología digital" va a ser la "próxima gran revolución" de la IA.

"Va a ser una de las mayores de la historia", afirmó. "Por primera vez en la historia de la humanidad, la biología tiene la oportunidad de ser ingeniería, no ciencia".

La esperanza de la IA es que el software pueda orientar a los investigadores hacia nuevos tratamientos que nunca se les habrían ocurrido por sí solos. Al igual que un chatbot puede ofrecer un esquema para un trabajo de fin de curso, la IA podría acelerar las fases iniciales del descubrimiento de nuevos tratamientos proponiendo qué dianas atacar con fármacos y cómo podrían ser estos.

Zhavoronkov afirma que se utilizaron ambos enfoques para encontrar el fármaco candidato de Insilico, cuyo rápido progreso —se tardaron 18 meses en sintetizar el compuesto y completar las pruebas en animales— es una demostración de que la IA puede agilizar el descubrimiento de fármacos. "Por supuesto, se debe a la IA", afirma.

Nube de hongo

Desde hace unos 10 años, la biotecnología ha visto un hongo nuclear de nuevas empresas que prometían utilizar la IA para acelerar la búsqueda de fármacos, entre ellas Recursion Pharmaceuticals y, más recientemente, Isomorphic Labs, una spin-out de la división DeepMind de Google.

Según el Boston Consulting Group (BCG), estas empresas, animadas por el bombo y platillo de la IA, recaudaron unos 18.000 millones de dólares (unos 16.683 millones de euros) entre 2012 y 2022. Insilico, que sigue siendo privada y opera en Taiwán y China, está financiada con más de 400 millones de dólares (unos 370,7 millones de euros) de la empresa de capital riesgo Warburg Pincus y del cofundador de Facebook Eduardo Saverin, entre otros.

Sin embargo, el problema que resuelven es antiguo. Un informe reciente calculaba que las principales empresas farmacéuticas del mundo gastan 6.000 millones de dólares (unos 5.561 millones de euros) en investigación y desarrollo por cada nuevo medicamento que sale al mercado, en parte porque la mayoría de los candidatos acaban fracasando. Y el proceso suele durar al menos 10 años.

Todavía está en el aire si la IA puede realmente hacer más eficiente esa búsqueda de fármacos. Otro estudio de BCG, de 2022, determinó que las biotecnológicas "nativas de la IA" (aquellas que dicen que la IA es fundamental en su investigación) estaban avanzando en una "impresionante" oleada de nuevas ideas de fármacos. Los consultores contaron 160 candidatos químicos que se estaban probando en células o animales, y otros 15 en las primeras pruebas con humanos.

Esta cifra sugiere que los fármacos generados por ordenador podrían convertirse en algo habitual. Lo que BCG no pudo determinar fue si los fármacos generados por IA progresaban más rápidamente que al ritmo convencional, aunque afirmaron que "una de las mayores esperanzas para el descubrimiento de fármacos generado por IA es... una aceleración de... los plazos". De momento, no hay datos suficientes para afirmarlo, ya que ningún fármaco de IA ha completado el camino hacia la aprobación.

Lo que sí es cierto es que algunos productos químicos generados por ordenador se están vendiendo por grandes cifras. En 2022, una empresa llamada Nimbus vendió una prometedora sustancia química a un gigante farmacéutico japonés por 4.000 millones de dólares (unos 3.707 millones de euros). Había utilizado métodos computacionales para diseñar el compuesto, aunque no estrictamente IA (su software modela la física de cómo se unen las moléculas). Y el año pasado, Insilico vendió a una empresa mayor, Exelixis, un fármaco candidato propuesto inicialmente por IA por 80 millones de dólares (unos 74 millones de euros).

"Esto demuestra que la gente está dispuesta a pagar mucho dinero", afirma Zhavoronkov. "Nuestro trabajo es ser una fábrica de fármacos".

CEO 24/7

Como en cualquier start-up, los esfuerzos de su fundador pueden tener algo que ver con los resultados de su empresa hasta ahora. Zhavoronkov, ciudadano letón y canadiense que co-CEO de la empresa, se describe a sí mismo como un adicto al trabajo "24/7", con un prolífico historial de publicaciones científicas y cuya empresa bombardea incesantemente a los periodistas con comunicados de prensa.

Encuentra tiempo para escribir un blog en Forbes, a menudo comentando la prolongación de la vida humana, que describe como su máximo interés. Un post reciente titulado "La Kardashian de la longevidad" exploraba la presencia mediática de Bryan Johnson, un empresario cuya "búsqueda abierta de la longevidad personal" incluía recibir transfusiones de sangre de su hijo.


Alex Zhavoronkov muestra las cicatrices en su brazo tras donar tejido para experimentos de longevidad. ANTONIO REGALADO/MITTR

Zhavoronkov también se ha dejado la piel en este juego. Durante una entrevista, se levantó la manga para mostrar las numerosas cicatrices que le dejó la donación de tejidos para la fabricación de células madre. Hizo un gesto hacia la cintura. Allí había más cicatrices.

"Mi único objetivo en la vida es prolongar una longevidad saludable y productiva. No estoy casado ni tengo hijos", dice. "Solo hago esto".

Zhavoronkov tiene un historial de implementación de métodos de IA de vanguardia tan pronto como están disponibles. Puso en marcha Insilico en 2014, poco después de que la IA empezara a lograr nuevos avances en el reconocimiento de imágenes con los llamados modelos de aprendizaje profundo. El nuevo enfoque hizo volar por los aires técnicas anteriores de clasificación de imágenes y tareas como encontrar gatos en vídeos de YouTube.

Al principio, Zhavoronkov encontró notoriedad (y cierta controversia) en aplicaciones de IA que adivinaban la edad de las personas y en un programa que clasificaba a la gente por su aspecto. Su programa de concursos de belleza, Beauty.AI, fue uno de los primeros pasos en falso en el sesgo de la IA cuando fue criticado por elegir a pocas personas de piel oscura.

En 2016, sin embargo, su empresa proponía un enfoque "generativo" para imaginar nuevos fármacos. Los métodos generativos pueden crear nuevos datos —como dibujos, respuestas o canciones— a partir de ejemplos con los que han sido entrenados, como es el caso de la aplicación Gemini de Google.  Dada una diana biológica, como una proteína, dice Zhavoronkov, el software de Insilico, llamado Chemistry42, tarda unas 72 horas en proponer sustancias químicas que puedan interactuar con ella. Este software también está a la venta y lo utilizan varias grandes empresas farmacéuticas.

Fármaco generativo

El 8 de marzo, Insilico publicó un artículo en Nature Biotechnology en el que describía un fármaco candidato para una enfermedad pulmonar, la fibrosis pulmonar idiopática. El artículo detallaba cómo el software de IA sugería una posible diana (una proteína llamada TNIK) y varias sustancias químicas que podrían interferir con ella, una de las cuales se probó después en células, animales y, finalmente, en humanos en pruebas iniciales de seguridad.

Algunos observadores calificaron el artículo de una demostración exhaustiva de cómo desarrollar un fármaco candidato mediante IA. Timothy Cernak, profesor adjunto de Química Médica en la Universidad de Míchigan, declaró a la publicación Chemical & Engineering News: "Esto lo hace todo, de principio a fin".

Desde entonces, el fármaco ha pasado a ensayos de fase II en China y EE UU, en los que se buscarán pruebas iniciales de si es realmente útil para los pacientes con la enfermedad pulmonar, cuyas causas siguen siendo misteriosas y que conduce a la muerte en pocos años.

Aunque Zhavoronkov afirma que el producto químico es el primer fármaco de IA real que avanza tanto, y el primero de una IA "generativa", la nebulosa definición de IA hace imposible afirmar su afirmación. Este verano, el presentador de la CNBC Joe Kernen señaló que, en el pasado, muchas empresas se propusieron racionalizar el diseño de fármacos mediante ordenadores. "No sé dónde nos pasamos del punto de inflexión", dijo Kernen. "¿Hace cuántos años que utilizamos ordenadores? ¿Y cuándo dimos el paso de llamarlo IA?".

Por ejemplo, una vacuna contra el COVID-19 aprobada en Corea del Sur, llamada Skycovione, está empaquetada dentro de una nanopartícula que fue diseñada "desde cero" por un ordenador, según David Baker, investigador de la Universidad de Washington, donde se desarrolló inicialmente. 

Chris Gibson, consejero delegado de Recursion Pharmaceuticals, también rebatió la afirmación de Zhavoronkov, afirmando que la IA ha formado parte de una serie de búsquedas de fármacos que han avanzado hasta la fase II, incluyendo cinco de su empresa, que ha utilizado la IA para clasificar imágenes de cómo las células responden a los fármacos. "Este es uno de los muchos programas que han pretendido ser 'los primeros' en los últimos años, dependiendo de cómo se segmente el uso de la IA", dijo en X. "La IA se puede utilizar para muchos aspectos del descubrimiento de fármacos".

Algunos escépticos de la IA afirman que encontrar fármacos candidatos no es el verdadero cuello de botella. Esto se debe a que los contratiempos más costosos suelen producirse en pruebas posteriores, si un fármaco no demuestra beneficios cuando se prueba en pacientes. Y hasta ahora, la IA no es garantía contra esos fracasos. El año pasado, la biotecnológica Benevolent AI, con sede en el Reino Unido, despidió a 180 personas, la mitad de su plantilla, y redujo sus operaciones después de que su principal fármaco fracasara en su intento de ayudar a personas con afecciones cutáneas. Había estado promocionando un "motor de descubrimiento de fármacos basado en IA" que podía predecir "dianas de alta confianza" y "mejorar la probabilidad de éxito clínico".

Ahora que tiene un fármaco en pruebas de eficacia en humanos, Zhavoronkov está de acuerdo en que su origen en un ordenador probablemente no acelere lo que queda de viaje. "Es como un Tesla. El 0 a 100 inicial es muy rápido, pero después te mueves a la velocidad del tráfico", dice. "Y aún puedes fallar".

Zhavoronkov dice que su sueño es que el programa del fármaco siga avanzando y demuestre que puede ayudar a pacientes pulmonares, quizá incluso proporcionar un antídoto contra los estragos del envejecimiento. "Entonces es cuando eres un héroe", afirma. "Ni siquiera quiero que me recuerden por la IA. Quiero que me recuerden por el programa".

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