Las redes neuronales llegan a la clínica: los fármacos de IA de Isomorphic Labs se probarán en humanos

Durante años, la industria farmacéutica ha vivido de promesas: que la inteligencia artificial estaba a punto de cambiar las reglas del juego y de acortar radicalmente el camino de una molécula desde el laboratorio hasta la estantería de la farmacia. Ahora esas promesas abstractas cobran forma física. En la conferencia WIRED Health de Londres, el presidente de Isomorphic Labs, Max Jaderberg, hizo una declaración que podría dividir la historia de la medicina moderna en un «antes» y un «después».

La filial de Alphabet, surgida del legendario laboratorio de investigación DeepMind, se prepara oficialmente para llevar a ensayos clínicos en humanos toda una línea de fármacos diseñados por redes neuronales. Ya no se trata de cálculos teóricos ni de bonitos modelos tridimensionales en las pantallas de los centros de datos, sino de compuestos químicos reales, listos para enfrentarse al banco de pruebas más exigente que existe: el cuerpo humano.

Para entender la verdadera magnitud del hecho conviene volver a los orígenes de Isomorphic Labs. Este ambicioso proyecto se apoya en el monumental éxito científico de AlphaFold, el sistema que hace unos años resolvió el problema, abierto desde hacía medio siglo, de predecir el plegamiento de las proteínas. Al descifrar las estructuras tridimensionales de prácticamente todas las proteínas conocidas por la ciencia, los investigadores obtuvieron un mapa detallado de los bloques constructores de la vida.

Pero un mapa no es un fármaco. Isomorphic Labs se separó como empresa independiente precisamente para convertir esos datos biológicos sin precedentes en soluciones terapéuticas comerciales. La declaración de Jaderberg confirma que el salto de la ciencia puramente fundamental a la ingeniería molecular aplicada ha salido bien y que la compañía ya cuenta con una cartera amplia y prometedora de nuevos medicamentos.

El desarrollo tradicional de fármacos es una maratón extremadamente ineficiente y agotadora que dura, de media, entre diez y quince años y cuesta a las farmacéuticas miles de millones de dólares. Buena parte de ese tiempo y de ese presupuesto astronómico se va en el método ciego de prueba y error: los científicos ensayan millones de compuestos químicos existentes con la esperanza de encontrar el único que se una a la diana adecuada sin matar al paciente por su toxicidad. El enfoque de Isomorphic Labs cambia de raíz este paradigma obsoleto.

En lugar de buscar una aguja en un pajar infinito, sus algoritmos de inteligencia artificial actúan como arquitectos moleculares. Diseñan desde cero moléculas que encajan con una proteína concreta y, al mismo tiempo, predicen sus efectos secundarios, su solubilidad y su capacidad para atravesar las complejas barreras biológicas del cuerpo.

Sin embargo, el paso a los ensayos clínicos en humanos es un momento de la verdad sin concesiones, cargado de enormes riesgos. Por muy sofisticados que sean los algoritmos de aprendizaje automático, la biología computacional sigue chocando con la fenomenal imprevisibilidad de los sistemas vivos. Lo que funciona a la perfección in silico (en una simulación informática) y da excelentes resultados in vitro (en un tubo de ensayo de laboratorio) puede comportarse de forma totalmente inesperada en el torrente sanguíneo de una persona por las reacciones biológicas en cascada.

Por eso todo el sector sanitario seguirá las primeras fases de estos ensayos con especial atención. Si Isomorphic Labs tiene éxito, será la prueba irrefutable de que la IA generativa no solo sirve para generar textos coherentes o imágenes fotorrealistas, sino también para diseñar objetos físicos seguros y eficaces que salvan vidas.

Las consecuencias de completar con éxito estos ensayos irían mucho más allá de una sola empresa y sacudirían los cimientos del sistema sanitario global. Los grandes actores del mercado tradicional, que ya empiezan a firmar contratos de varios millones de dólares con startups de biología computacional, tendrán que reconstruir por completo sus centros de I+D. Veremos cómo los gigantes tecnológicos borran definitivamente la frontera entre Silicon Valley y la Big Pharma clásica. La capacidad de los algoritmos para diseñar fármacos con rapidez significa que la humanidad podría responder en plazos mínimos a nuevas amenazas virales y crear terapias dirigidas para enfermedades genéticas raras, cuyo desarrollo las corporaciones consideraban hasta ahora económicamente inviable por el escaso número de pacientes.

La declaración hecha en el escenario de WIRED Health marca el inicio de una era completamente nueva en la ciencia: la de la farmacología programable. Si los fármacos de Isomorphic Labs demuestran ser absolutamente seguros y terapéuticamente eficaces en los ensayos en humanos, pasaremos definitivamente de la época histórica de los descubrimientos fortuitos a la de la ingeniería deliberada de la salud humana. La inteligencia artificial deja de ser solo una potente herramienta analítica para los científicos; se convierte en creadora de pleno derecho de nuevas soluciones médicas y acerca con rapidez el día en que desarrollar un fármaco salvador contra una enfermedad nueva lleve cuestión de meses, y no largas décadas.