Una empresa de biotecnología sin laboratorios ni empleados humanos: 37.000 agentes de IA buscan nuevos fármacos

    MADRID, 22 Sep. Agencias –

   La última empresa surgida de un laboratorio de Stanford Medicine (Estados Unidos) es una compañía biotecnológica con 37.000 empleados, ninguno de ellos humano; se trata de Virtual Biotech, un sistema de IA multiagente para fundamentar las decisiones en el desarrollo de fármacos.

El artículo que describe la empresa virtual de biotecnología se publica en la revista ‘Science‘. No hay laboratorios, ni descansos para comer, ni nómina. Es una creación del profesor asociado de ciencia de datos biomédicos James Zou, investigador principal de un laboratorio virtual inaugurado en 2025, y del estudiante de posgrado Harrison Zhang, investigador de Standford.

37.000 AGENTES DE IA PARA DESCUBRIR FÁRMACOS

    Zou es el autor principal y Zhang es el autor jefe. Según Zou, la idea era aprovechar el laboratorio virtual, donde los científicos de IA emulan un laboratorio de investigación académica. Crearon una empresa completa con decenas de miles de agentes de IA, todos entrenados para dar soporte a todo el proceso de desarrollo de fármacos.

   «Nuestra idea era ver hasta dónde podíamos llegar. Ver si podríamos crear una empresa de biotecnología que abarcara todo, desde la búsqueda de dianas farmacológicas hasta el diseño de ensayos clínicos. La cuestión era si podríamos tener una empresa totalmente independiente que abordara los desafíos extremadamente complejos del descubrimiento de fármacos», plantea Zou.

   Una ventaja de una empresa de IA es que se puede prescindir de la fase inicial. La empresa virtual de Zou reproduce, más o menos, el organigrama de una biotecnológica tradicional: un director científico dirige los equipos de investigación, que se dividen en múltiples divisiones especializadas que trabajan en paralelo para abordar los elementos clave del diseño de fármacos, como la identificación de objetivos moleculares y el diseño de ensayos clínicos.

El resultado, aunque intangible, parece prometedor hasta el momento. La empresa virtual de biotecnología ha logrado descubrir una señal biológica que predice qué fármacos candidatos tienen más probabilidades de éxito y ha diseñado una terapia contra el cáncer que posteriormente fue desarrollada de forma independiente por una importante compañía farmacéutica.

   Uno de los mayores desafíos en el descubrimiento de fármacos es determinar qué moléculas tienen más probabilidades de éxito en los ensayos clínicos. «El proceso completo de un ensayo clínico puede costar decenas, a veces cientos, de millones de dólares y puede durar muchos años», apunta Zou. Si existen características biológicas ocultas que puedan alertar a los científicos sobre las probabilidades de que un fármaco supere los ensayos clínicos, eso supondría una gran ventaja para la industria, incide.

   Envió a los agentes biotecnológicos virtuales a buscar características que pudieran diferenciar a los fármacos exitosos. En lugar de dispersar a un grupo de agentes en repositorios de literatura científica, Zou adoptó un enfoque más meticuloso, asignando a un solo agente el análisis de un ensayo clínico específico y la recopilación de datos relevantes sobre seguridad y eficacia. En total, los agentes analizaron y catalogaron unos 50.000 ensayos en menos de una semana. Según él, esa tarea habría llevado años a agentes humanos.

   Además del análisis de los resultados del ensayo, los agentes se encargaron de investigar los datos moleculares recopilados durante el mismo. «En este caso, los agentes virtuales hicieron algo bastante interesante», detalla Zou.

    Para los ensayos con datos disponibles sobre la actividad génica de células individuales, los agentes crearon dos sistemas de puntuación: uno que evaluaba la especificidad con la que un fármaco se dirigía a un tipo celular determinado (en contraposición a afectar a muchos tipos celulares de forma generalizada) y otro que medía algo llamado bimodalidad, que indica si la actividad de un gen objetivo se asemeja más a un interruptor de luz (encendido-apagado: alta bimodalidad) o a un regulador de intensidad.

   Los investigadores descubrieron que los ensayos con puntuaciones altas en ambas categorías obtuvieron mejores resultados. Los fármacos dirigidos a genes con función de interruptor tenían un 40% más de probabilidades de pasar de la fase 1 a la fase 2, un 48% más de probabilidades de llegar al mercado y un 32% menos de efectos adversos en comparación con aquellos con un amplio espectro de actividad. Además, estos patrones se mantuvieron para diversas afecciones, como cánceres, enfermedades cerebrales, cardíacas, renales y pulmonares, entre otras.

LA IA DISEÑA UNA TERAPIA CONTRA EL CÁNCER

    Según teoriza Zou, un objetivo que actúa como un interruptor y se centra en un tipo celular específico puede ser más fácil y, por lo tanto, más seguro de controlar con un fármaco que uno con un amplio espectro de actividad.

   «Los descubrimientos científicos realizados por estos agentes son realmente fascinantes y demuestran que estas características unicelulares pueden utilizarse para desarrollar mejores fármacos. Esto subraya la importancia de recopilar este tipo de datos», recalca Zou. «Podría beneficiar a toda la industria del descubrimiento de fármacos».

   Sin embargo, persiste la pregunta de si una empresa basada exclusivamente en IA diseñar un nuevo fármaco capaz de ayudar a las personas. Para comprobarlo, Zou y su equipo centraron la atención de los agentes en una proteína que los investigadores del cáncer de pulmón llevaban tiempo estudiando: la B7-H3. Los agentes analizaron datos relevantes de diversos estudios y repositorios de datos biomédicos, e informaron que la B7-H3 se expresaba en gran medida en un tipo de célula conocida como fibroblastos, que se encuentran en el tejido conectivo y suelen estar cerca de las células tumorales.

   Los investigadores analizaron con mayor detalle la comunicación entre células y los análisis transcriptómicos espaciales (que mapean la actividad de ciertas células en una ubicación específica). Descubrieron que los fibroblastos que expresaban B7-H3 parecían enviar señales a las células inmunitarias cercanas y suprimir su actividad, ocultando así el tumor de las defensas inmunitarias normales. Los científicos de IA diseñaron un conjugado anticuerpo-fármaco: un sistema de unión basado en proteínas que se dirige a las células que contienen muchas de las proteínas B7-H3 y les administra directamente una quimioterapia tóxica.

   Los agentes propusieron este diseño de fármaco utilizando información disponible antes de enero de 2025. Meses después, en agosto de 2025, una empresa farmacéutica privada y consolidada llegó de forma independiente a la misma estrategia de conjugado anticuerpo-fármaco contra el virus B7-H3.

Dicha terapia recibió la designación de terapia innovadora por parte de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés), lo que facilita la comercialización de fármacos prometedores tras demostrar su eficacia en un estudio en humanos. «Fue realmente emocionante, ya que se trató de una validación independiente por parte de terceros que concuerda con los efectos y el diseño propuesto por la empresa de biotecnología virtual», declaró Zou.

   Zou ya no persigue el objetivo B7-H3, puesto que otra compañía ya lo está llevando a ensayos clínicos. Sin embargo, afirma que la biotecnología virtual ha descubierto otros objetivos candidatos diseñados de forma similar. Zou señala que la experimentación física y la validación siempre serán el medio a través del cual la IA tendrá un impacto. «Nuestro siguiente paso es llevar los nuevos hallazgos de la biotecnología virtual a laboratorios reales y comprobar su eficacia en el mundo real».

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