Isomorphic Labs, la empresa con sede en Londres especializada en el descubrimiento de medicamentos, una spinout de la división de I+D de inteligencia artificial de Google DeepMind, anunció hoy que ha firmado acuerdos de colaboración estratégica con dos gigantes farmacéuticos, Eli Lilly y Novartis, para aplicar la inteligencia artificial en el descubrimiento de nuevos medicamentos para tratar enfermedades.
Los acuerdos tienen un valor combinado de alrededor de $3 mil millones. Isomorphic recibirá $45 millones por adelantado de Eli Lilly y potencialmente hasta $1.7 mil millones basados en hitos de desempeño, excluyendo regalías. Mientras tanto, Novartis pagará $37.5 millones por adelantado además de financiar costos de investigación «seleccionados» y hasta $1.2 mil millones (una vez más excluyendo regalías) en incentivos basados en el desempeño con el tiempo.
«Estamos emocionados de embarcarnos en esta asociación y aplicar nuestra plataforma tecnológica propia», dijo en un comunicado de prensa Demis Hassabis, cofundador de DeepMind e CEO de Isomorphic. «El enfoque que compartimos en el avance de enfoques innovadores de diseño de medicamentos y la apreciación de la ciencia de última generación hace que estas asociaciones sean particularmente atractivas.»
Fiona Marshall, presidenta de investigación biomédica de Novartis, agregó en un comunicado: «Las tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia tienen el potencial de transformar la forma en que descubrimos nuevos fármacos y acelerar nuestra capacidad para ofrecer medicamentos que cambian vidas para los pacientes. Esta colaboración aprovecha las fortalezas únicas de nuestras empresas, desde la inteligencia artificial y la ciencia de datos hasta la química medicinal y la profunda experiencia en áreas de enfermedades, para realizar nuevas posibilidades en el descubrimiento de medicamentos impulsado por AI.
Isomorphic, que Hassabis lanzó en 2021 bajo la empresa matriz de DeepMind, Alphabet, se basa en la tecnología de inteligencia artificial AlphaFold 2 de DeepMind que se puede utilizar para predecir la estructura de proteínas en el cuerpo humano. Al descubrir estas estructuras, la esperanza es que los investigadores puedan identificar nuevas vías de ataque para entregar medicamentos para combatir enfermedades.
La tecnología no es perfecta. Un artículo reciente en Nature Methods señaló que AlphaFold a veces comete errores evidentes y, en muchos casos, es más útil como un «generador de hipótesis» en lugar de un reemplazo de datos experimentales. Pero la escala a la que el modelo puede generar predicciones de proteínas razonablemente precisas está más allá de la mayoría de los métodos anteriores.
Investigadores utilizaron recientemente AlphaFold para diseñar y sintetizar un posible medicamento para tratar el carcinoma hepatocelular, el tipo más común de cáncer de hígado primario. Y DeepMind está colaborando con la iniciativa con sede en Ginebra Drugs for Neglected Diseases, una organización farmacéutica sin fines de lucro, para aplicar AlphaFold en la formulación de terapéuticos para la enfermedad de Chagas y la Leishmaniasis, dos de las enfermedades más mortales en el mundo en desarrollo.
