Vivodyne dice que el descubrimiento de fármacos con IA tiene un problema de datos que puede resolver

La empresa emergente de biotecnología Vivodyne afirma que la industria del descubrimiento de fármacos con IA tiene un problema de datos, y que construyó una máquina para resolverlo. HIVE, los laboratorios robóticos modulares de la empresa, pueden cultivar 20 tipos de tejido humano y luego dosificarlos y monitorearlos de forma autónoma, generando datos biológicos causales que hoy en día provienen principalmente de pruebas en animales o de estudios de células o proteínas individuales, no de tejido vivo.

“Sin pruebas humanas, ¿qué van a hacer estos modelos [de IA]?”, pregunta Andrei Georgescu, director ejecutivo y cofundador de Vivodyne. “Van a curar el cáncer en ratones.”

El escepticismo va más allá de Vivodyne. El director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, escribió durante el fin de semana que las afirmaciones de que la IA curará el cáncer se han vuelto más un cliché que algo creíble (“lo que realmente funcionará es curar el cáncer de verdad”, como él lo planteó), aunque el propio Amodei ha lanzado esa idea en ensayos anteriores, junto con Sam Altman de OpenAI y Demis Hassabis de Google DeepMind, quien dijo el año pasado que la IA podría curar todas las enfermedades en una década.

Los resultados hasta ahora siguen siendo tibios: un puñado de fármacos diseñados con IA ha llegado a ensayos en humanos, uno de ellos hasta la Fase III, pero los obstáculos no son necesariamente los que la IA puede resolver hoy. AlphaFold, un avance ganador del Premio Nobel para entender los componentes básicos de la vida, todavía no ha producido un nuevo fármaco. Isomorphic Labs, construida sobre AlphaFold, ahora espera sus primeros ensayos para fines de este año, después de haberlos planeado originalmente para 2025.

Georgescu dice que el sector necesita “una prueba de sensatez”: que los modelos existentes carecen de los datos para capturar la complejidad de la biología humana, un problema que ya se observa en la industria farmacéutica, donde el 90% de los fármacos suficientemente eficaces en pruebas con animales para entrar en ensayos clínicos no obtienen la aprobación regulatoria para humanos.

Vivodyne, que surgió como spinout de la Universidad de Pensilvania en 2021 tras el doctorado de Georgescu en bioingeniería en esa institución, afirma que sus tejidos replican de cerca el comportamiento de órganos humanos reales: 94% de precisión predictiva en toxicidad de células hepáticas frente a ensayos humanos, 96% de concordancia en tejido de las vías respiratorias y 100% de concordancia en pruebas con 20 fármacos de quimioterapia distintos aplicados a su médula ósea. La empresa, que ha recaudado poco menos de USD 80 millones en dos rondas lideradas por Khosla Ventures, abrió la semana pasada lo que llama el “centro de datos humanos” más grande del mundo, a las afueras de San Francisco, y Georgescu dice que su equipo ya está logrando el doble del rendimiento de todos los ensayos con animales realizados en Estados Unidos.

El objetivo es reducir el riesgo de los candidatos a fármacos antes de asumir el costo de un ensayo clínico. Georgescu compara el problema con las pruebas de choque automotrices: los fabricantes de autos suelen tener confianza en que un vehículo pasará los requisitos de seguridad antes de probarlo, mientras que las farmacéuticas rara vez tienen esa misma confianza al entrar en ensayos donde la mayoría de los fármacos no logran la aprobación de la FDA. Georgescu dice que Vivodyne trabaja con varias grandes farmacéuticas, aunque no revela sus nombres.

Por qué importa

Si los datos de tejidos de Vivodyne logran entrenar modelos de IA que entiendan la biología causal en lugar de fotografías estáticas, podrían transformar la forma en que se evalúan los candidatos a fármacos antes de la etapa más costosa del desarrollo: los ensayos clínicos.