✨︎ Resumen (TL;DR):
- Isomorphic Labs proyecta iniciar pruebas humanas de medicamentos diseñados con IA para finales de 2026.
- La plataforma AlphaProteo logra una afinidad de unión de 3 a 300 veces superior a los métodos tradicionales.
- El sistema logró diseñar el primer aglutinante para VEGF-A, proteína clave en tratamientos oncológicos y diabéticos.
Isomorphic Labs, la compañía derivada de Google DeepMind, comenzará ensayos clínicos en humanos de fármacos generados por inteligencia artificial a finales de 2026. Este avance se apoya en AlphaProteo, una plataforma que diseña proteínas sintéticas capaces de unirse a moléculas objetivo con precisión médica.
Durante el evento WIRED Health en Londres, Max Jaderberg, presidente de la firma, confirmó que su motor de diseño IsoDDE alcanzó “un rendimiento decisivo en las capacidades fundamentales esenciales para el descubrimiento de fármacos”. La plataforma se presentó oficialmente en septiembre de 2024.
La tecnología supera los límites actuales del laboratorio. AlphaProteo registra afinidades de unión de 3 a 300 veces mejores que los métodos anteriores a través de siete proteínas evaluadas. En ensayos con la proteína viral BHRF1, el 88% de las moléculas candidatas se unió exitosamente a sus objetivos.
El logro más destacado es el primer aglutinante diseñado por IA para el VEGF-A, una molécula vinculada al cáncer y complicaciones diabéticas. Para acelerar estos desarrollos oncológicos, la empresa concretó asociaciones estratégicas con farmacéuticas como Eli Lilly y Novartis.
En enero, el fundador y CEO Demis Hassabis declaró en el Foro Económico Mundial que esperan que los primeros fármacos entren a ensayos a finales de este año, ajustando el cronograma desde un objetivo anterior fijado para finales de 2025.
El motor generativo detrás de AlphaProteo
La arquitectura técnica de Isomorphic Labs opera mediante un proceso de dos fases que genera aglutinantes funcionales en una sola ronda de detección, sin requerir optimización adicional:
- Generación: Utiliza un modelo transformador entrenado con el Protein Data Bank y más de 100 millones de estructuras predichas por AlphaFold.
- Filtrado: Un sistema predictivo evalúa los diseños para determinar cuáles tendrán éxito en los experimentos físicos de laboratorio.
Este hito acelera la estrategia de Google en la ciencia. Hassabis y James Manyika, vicepresidente senior de Google, señalaron en la revista Fortune que AlphaFold ya es utilizado por más de 3 millones de investigadores en 190 países. El portafolio de la compañía sumó recientemente herramientas como AlphaGenome y un asistente de investigación impulsado por IA.
El progreso redefine los tiempos de desarrollo de la industria farmacéutica. Jaderberg resumió el impacto real en su cuenta de LinkedIn: “En 2021 la idea de hacer IA para el diseño de fármacos era una hipótesis. Un sueño. Hoy, solo 5 años después, estamos viendo resultados. Realmente está funcionando”.
