La biotecnología moderna cuenta con herramientas para editar genes y diseñar fármacos, sin embargo, miles de enfermedades raras siguen sin tratamiento. Ejecutivos de Insilico Medicine y GenEditBio afirman que el ingrediente que ha faltado durante años es encontrar personas inteligentes que continúen este trabajo. Ellos sostienen que la IA se está convirtiendo en un multiplicador de fuerza que permite a los científicos abordar problemas que la industria ha dejado sin tratar durante mucho tiempo.
Insilico Medicine y la búsqueda de «superinteligencia farmacéutica»
El CEO y fundador de Insilico, Alex Aliper, habló en la reciente Web Summit Qatar, presentando el objetivo de su empresa de desarrollar “superinteligencia farmacéutica”. Insilico ha lanzado el “MMAI Gym”, una iniciativa destinada a entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño que puedan igualar el rendimiento de los modelos especializados.
La tecnología detrás de Insilico
El objetivo de esta tecnología es crear un modelo multimodal y multitarea que, según Aliper, puede resolver diversas tareas en el descubrimiento de fármacos con precisión sobrehumana. Aliper señala que se necesita esta tecnología para aumentar la productividad de la industria farmacéutica y hacer frente a la escasez de mano de obra y talento, dado que aún hay miles de enfermedades sin cura.
Automatización y eficiencia
La plataforma de Insilico ingiere datos biológicos, químicos y clínicos para generar hipótesis sobre objetivos de enfermedades y moléculas candidatas. Al automatizar pasos que antes requerían numerosa mano de obra científica, se afirma que Insilico puede explorar vastos espacios de diseño y seleccionar candidatos terapéuticos de alta calidad a un coste y tiempo notablemente reducidos.
GenEditBio y la revolución de la edición genética
GenEditBio representa la «segunda ola» de la edición genética mediante CRISPR, moviéndose de la edición de células fuera del cuerpo (ex vivo) hacia una entrega precisa dentro del cuerpo (in vivo).
Innovación en el transporte de herramientas de edición genética
La cofundadora y CEO de GenEditBio, Tian Zhu, explicó que han desarrollado un vehículo de entrega de proteínas diseñado para inyectar directamente en los tejidos afectados. Utilizan métodos de aprendizaje automático para analizar recursos naturales y determinar qué tipos de virus pueden tener afinidad por ciertos tejidos. La plataforma NanoGalaxy emplea IA para predecir cómo ajustar la química de los vehículos de entrega para que transporten herramientas de edición genética de forma efectiva.
Afrontando el desafío de los datos en biotecnología
El progreso en la biotecnología impulsada por IA enfrenta un problema de datos. Según Aliper, es crucial obtener más datos de verdad provenientes de pacientes, ya que los datos actuales están sesgados hacia el mundo occidental. Para mejorar, es necesario contar con un conjunto de datos más equilibrado y original.
La creación de gemelos digitales
Aliper también menciona la construcción de gemelos digitales de humanos para realizar ensayos clínicos virtuales, un proceso que sigue en sus primeras etapas. Se espera que en 10 a 20 años haya más opciones terapéuticas para el tratamiento personalizado de los pacientes.
Consejos para emprendedores y negocios en biotecnología
- Inversión en talento: Buscar colaboradores con experiencia en biotecnología y ciencias de datos puede ser fundamental para innovar en este campo.
- Automatización de procesos: Implementar tecnologías que automaticen la recolección y análisis de datos puede disminuir costos y acelerar el desarrollo.
- Colaboración: Fomentar alianzas con universidades y centros de investigación para mejorar el acceso a datos y recursos.
- Adaptación constante: Estar al tanto de las últimas innovaciones en IA y biotecnología puede ayudar a las empresas a mantenerse relevantes en un sector en constante evolución.
Conclusiones
La inteligencia artificial está transformando el panorama de la biotecnología, proporcionando herramientas esenciales para abordar enfermedades raras y optimizar el proceso de descubrimiento de fármacos. Iniciativas como las de Insilico Medicine y GenEditBio muestran cómo la combinación de IA, talento humano y la tecnología avanzada puede hacer una diferencia significativa. A medida que superemos los desafíos relacionados con el acceso a datos de calidad, se abrirán nuevas oportunidades para el desarrollo de tratamientos innovadores y accesibles en el futuro.