Desbloquea el Editor’s Digest gratis
Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.
El director de Google DeepMind cree que su proyecto de descubrimiento de fármacos reducirá a la mitad el tiempo necesario para encontrar nuevos medicamentos, atrayendo la atención de las compañías farmacéuticas más grandes del mundo que buscan la inteligencia artificial para revolucionar el largo proceso.
En declaraciones al Financial Times, Demis Hassabis, cofundador de la unidad de inteligencia artificial de Google y también líder de la rama de medicamentos Isomorphic Labs, dijo que el objetivo era reducir la etapa de descubrimiento (cuando se identifican los medicamentos potenciales antes de los ensayos clínicos) de un promedio de cinco años. para dos. “Creo que sería un éxito para nosotros y sería muy significativo”, dijo.
Hassabis declaró el objetivo días después de anunciar las dos primeras asociaciones farmacéuticas de Isomorphic Lab con Eli Lilly y Novartis, que alcanzaron un valor combinado de hasta 3.000 millones de dólares, en acuerdos destinados a transformar las finanzas del grupo no rentable.
Isomorphic Labs utiliza una plataforma de inteligencia artificial para predecir estructuras bioquímicas, lo que ayuda a la creación de nuevos medicamentos al recomendar qué compuestos potenciales tendrán el impacto deseado en el cuerpo.
Incluyendo los ensayos clínicos, a menudo se necesita hasta una década para descubrir y desarrollar un nuevo fármaco, lo que cuesta en promedio unos 2.700 millones de dólares, según una investigación del Centro Tufts para el Estudio del Desarrollo de Fármacos.
Los grandes fabricantes de medicamentos, presionados para llenar sus carteras con nuevos medicamentos potenciales mientras los existentes enfrentan precipicios en materia de patentes, cuando se enfrentarán a una competencia genérica mucho más barata, están ansiosos por encontrar nuevas formas de acortar el proceso. A medida que los sistemas de salud de todo el mundo ejercen presión sobre los precios de los medicamentos, las compañías farmacéuticas también buscan formas de reducir los costos en investigación y desarrollo.
Hassabis dijo que muchos fabricantes de medicamentos también habían estado ansiosos por asociarse con Isomorphic, pero que la compañía quería centrarse en colaboraciones que pudieran mejorar su tecnología. “Probablemente podríamos firmar una docena de asociaciones hoy, si quisiéramos, pero eso nos hará fragmentarnos demasiado y crear soluciones más personalizadas para los programas individuales”, dijo.
En cambio, Isomorphic optó por firmar acuerdos con sólo dos compañías farmacéuticas. El domingo, anunció que Lilly pagaría 45 millones de dólares por adelantado, y que se pagarían otros 1.700 millones de dólares cuando el proyecto alcanzara hitos de desempeño, como que los medicamentos lleguen a los ensayos o la aprobación.
Novartis pagaría 37,5 millones de dólares por adelantado con 1.200 millones de dólares adicionales en incentivos basados en el desempeño.
Isomorphic dijo que planeaba construir instalaciones experimentales internas o “laboratorios húmedos” en algún momento en el futuro, y tenía la intención de asociar estos activos con compañías farmacéuticas.
Los acuerdos de Isomorphic se producen cuando Google enfrenta una feroz competencia en el desarrollo de software de inteligencia artificial por parte de empresas como OpenAI, respaldada por Microsoft, y empresas emergentes más pequeñas como Anthropic y Cohere. El año pasado, el gigante de las búsquedas fusionó su unidad interna de inteligencia artificial Brain con DeepMind, en un esfuerzo por concentrar sus esfuerzos y recursos en esta tecnología de rápido movimiento.
Los acuerdos de asociación siguen a varios otros en la industria. Exscientia, con sede en Oxford, está trabajando con Sanofi y Bristol Myers Squibb, entre otros, e Insitro tiene un acuerdo con Bristol Myers, mientras que Owkin también colabora con Sanofi.
Pero incluso los medicamentos descubiertos por inteligencia artificial pueden fallar en los ensayos clínicos, ya que la biología humana es difícil de predecir. Varias empresas emergentes especializadas en inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos han tenido que abandonarlos después de que los estudios demostraran que no eran tan eficaces como se esperaba.
La plataforma de IA de Isomorphic Labs se basa en los avances científicos logrados por la tecnología AlphaFold de DeepMind, un software de IA que puede predecir la estructura de casi todas las proteínas existentes a partir de su secuencia de ADN.
Las nuevas generaciones de tecnología utilizan el aprendizaje profundo para predecir interacciones entre proteínas y otras moléculas, incluidos el ADN y el ARN, y, por tanto, los efectos secundarios y la eficacia de nuevas estructuras químicas en el cuerpo.
Isomorphic Labs se fundó en 2021 como una subsidiaria de Alphabet, para avanzar en los avances iniciales de DeepMind con un enfoque exclusivo en el uso de la IA para el descubrimiento de fármacos. En 2022, la empresa amplió sus pérdidas a 16,9 millones de libras esterlinas desde 2,4 millones de libras esterlinas el año anterior, según documentos presentados por Companies House.
Hassabis dijo que, aunque Isomorphic no estaba “centrado” en cuándo generaría ganancias, “los dos acuerdos que hemos hecho son bastante significativos también desde el punto de vista financiero”.
El interés en utilizar la IA en el descubrimiento de fármacos está aumentando: las empresas del sector recaudarán 4.400 millones de dólares en 2022, frente a los 1.800 millones de dólares de 2018, según la firma de investigación PitchBook.
Pero Hassabis dijo que Isomorphic era “bastante único” al intentar construir modelos fundamentales de biología y química, en lugar de utilizar la IA para el análisis de datos existentes.
“Es casi como un modelo generativo que diseña los compuestos con diferentes restricciones”, dijo. “Pero esas limitaciones están modelando limitaciones bioquímicas reales. Así que eso es en lo que somos realmente buenos”.