El potencial de la IA generativa de transformar la industria biotecnológica: podría acelerar desde el descubrimiento de fármacos hasta la secuenciación del ADN

ChatGPT ha desatado un frenesí en torno a la IA (inteligencia artificial) generativa.

Esta tecnología, que crea nuevos contenidos a partir de una gran cantidad de datos, ha entusiasmado a los inversores, frustrado a los educadores y desconcertado a muchos miembros de las industrias creativas. Aunque gran parte de su éxito se ha centrado en aplicaciones de consumo como el arte digital y la composición de canciones, la IA generativa promete revolucionar una gran cantidad de sectores diferentes.

La biotecnología es uno de ellos, según una serie de empresas emergentes que creen que podrá acelerar y simplificar drásticamente el proceso de todo, desde la creación de nuevas proteínas hasta el descubrimiento de fármacos.

Según el Dr. Stefano Goria, cofundador de Thymia, una startup que aprovecha el aprendizaje automático para diagnosticar enfermedades mentales, el alcance de la IA generativa en la salud y la biotecnología es enorme.

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"El descubrimiento de fármacos, anticuerpos y proteínas son aplicaciones fantásticas de esta tecnología", añade.

La empresa holandesa Cradle utiliza la IA para ayudar a los científicos a diseñar y modificar proteínas de forma más eficiente. A su sistema de IA se le da una secuencia de ADN con una orden, como hacer una proteína más soluble en agua y, basándose en los datos existentes, el modelo genera una nueva secuencia.

"Normalmente, en muchos de estos modelos de aprendizaje automático, si le das una orden, el texto que sale lo puede leer todo el mundo", explica Stef van Grieken, fundador de Cradle. "Pero con la biología es distinto. La IA está descodificando el ADN para que los humanos podamos hacer lo que queramos con él".

Las empresas biotecnológicas de nueva creación suelen requerir mucho tiempo y dinero para mantener sus operaciones, un factor que puede inhibir su crecimiento. Pero la IA generativa podría cambiar esta situación.

Como se ha visto en el caso de las startups de descubrimiento de fármacos con IA, los científicos han sido capaces de tomar conjuntos de datos a gran escala para predecir mejor los resultados de los ensayos y reconocer el sesgo subjetivo a la hora de identificar objetivos.

Es un factor que ha transformado las operaciones de Evozyne, una startup que crea proteínas novedosas para todo, desde la edición de genes hasta el desarrollo de anticuerpos, y que está trabajando con el gigante de los semiconductores NVIDIA.

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"La IA generativa está haciendo ese trabajo por nosotros en lugar de depender de la intuición humana. Puede elevar nuestro proceso", afirma Andrew Ferguson, cofundador de Evozyne. Sin embargo, añade que "esto no elude los esfuerzos humanos en la regeneración de estas moléculas", ya que la IA en gran medida "ayuda a agilizarlo".

La tecnología también podría aplicarse a hipótesis sobre nuevos procesos de secuenciación y a la creación de nuevos medicamentos, según Jason Foster, director general de Ori Biotech, una startup que desarrolla terapias celulares y génicas.

Una de sus principales ventajas es que la IA toma los datos y la información y los convierte en ideas, lo que puede acelerar el desarrollo de fármacos y medicamentos, de modo que el producto pueda salir al mercado más rápidamente, comparte.

La IA generativa despierta el optimismo de fundadores e inversores

El sector se encuentra en las primeras fases de aplicación de la tecnología generativa, pero los fundadores empiezan a ser conscientes de sus limitaciones.

"La ciencia no es lineal. Algunos de los modelos se han quedado casi obsoletos porque el campo avanza muy deprisa y existen modelos mucho más potentes", sostiene Ferguson.

Entrenar conjuntos de datos de IA también es caro y requiere mucha potencia de cálculo. Es un problema con el que las nuevas empresas de deep tech (tecnología profunda) han tenido que lidiar a medida que los precios de la energía se han disparado en Europa. 

"Yo diría que estamos muy al principio de la biología y no tenemos la misma cantidad de datos para hacer pruebas. La velocidad con la que se pueden contrastar las predicciones puede ser bastante lenta", considera van Grieken.

Aun así, los biólogos pueden empezar a ser creativos, señala: "Los modelos generativos de IA pueden alucinar con modelos nuevos para la naturaleza. Eso también es muy emocionante de ver".

Estos novedosos avances son los que hacen que el sector de la IA generativa, que solo en 2022 se embolsó 2.600 millones de dólares (unos 2.450 millones de euros, al cambio actual) en financiación, esté al rojo vivo para la inversión. Por su parte, las startups biotecnológicas recaudaron 29.500 millones de dólares (27.700 millones de euros) el año pasado, una cifra ligeramente inferior al récord de 36.600 millones (34.400 millones de euros) de 2021, según Bloomberg.

"Esto va a explotar después de un punto de inflexión, y todo el mundo usará esta tecnología", prevé Tess van Stekelenburg, inversora en biotecnología de Lux Capital: "Ahora mismo, gran parte se financia con los ingresos publicitarios de las grandes empresas tecnológicas".

"En algún momento, tendrá sentido reunir a las mejores mentes de la investigación científica para esto", concluye.