Chugai, Daewoong y Dong-A operan sistemas exclusivos de IA
Hanmi Pharmaceutical y Roche cierran contrato de licencia exclusiva por 3.2 billones de wones
Plataforma K-Fold impulsada por el gobierno expande uso en la industria
Falta de especialistas y datos de calidad limita avance del sector
Las empresas farmacéuticas y biotecnológicas de Corea del Sur están construyendo plataformas propias de inteligencia artificial (IA) y colaborando en investigaciones conjuntas con socios globales. La estrategia busca superar la simple identificación de candidatos a fármacos asistida por IA, combinando datos internos y capacidades de investigación para fortalecer la competitividad en el desarrollo de nuevos medicamentos. Sin embargo, expertos advierten que la industria local se encuentra aún en etapas iniciales, ya que pocas empresas cuentan con personal especializado en IA y datos de investigación de alta calidad.
Según informó la industria el 20 de septiembre, Hanmi Pharmaceutical utilizó su plataforma de IA propietaria «HARP-pSAR» para diseñar «HM17321», un candidato a fármaco para la obesidad. Este compuesto, que busca reducir peso mientras mantiene o aumenta la masa muscular, actualmente se encuentra en fase clínica 1 en Estados Unidos.
According to the company, the AI system predicted pharmacological effects based on subtle changes in protein structure and proposed optimal design strategies, enabling ultra-fast screening with minimal experimental data. Recientemente, Hanmi cerró un contrato de licencia exclusiva con Genentech, una filial de Roche, para HM17321 con un valor máximo de 2.300 millones de dólares (aproximadamente 3.2 billones de wones).
La tendencia de construir plataformas propias continúa expandiéndose entre compañías farmacéuticas. JW Chugai Pharmaceutical opera «J-Wave», una plataforma de IA para desarrollo de fármacos que integra sus sistemas previos de búsqueda de medicamentos «Jewelry» y «Clover». Analizando más de 400 genomas y aproximadamente 45.000 datos de compuestos químicos, la compañía busca reducir el tiempo y costo del desarrollo de fármacos en un 25 a 50% o más.
La estrategia de la empresa incluye aplicar al aprendizaje automático sus líneas celulares, organoides, modelos de enfermedades animales y datos de compuestos sintetizados para identificar y optimizar candidatos a nuevos fármacos.
Daewoong Pharmaceutical creó una base de datos con información de 800 millones de moléculas de compuestos y desarrolló «Daisy», su sistema de IA para descubrimiento de nuevos fármacos. Dong-A Socio Group estableció en julio su propia plataforma de IA «AIDDP» junto con sus filiales de TI DAI y Dong-A ST. AIDDP fue diseñada para realizar diseño de nuevos compuestos, predicción de afinidad entre candidatos y proteínas objetivo, simulación molecular y gestión de resultados de investigación en un entorno integrado.
Además, SK Biopharm firmó en junio un contrato de investigación y desarrollo conjunto con Insilico Medicine de China en el campo de neuroimmunología del sistema nervioso central (SNC). Las dos empresas llevarán a cabo investigación colaborativa en tres dianas moleculares relacionadas con enfermedades del SNC y neuroimmunológicas utilizando la plataforma de IA de Insilico. El valor total del contrato puede alcanzar hasta 2.572,5 millones de dólares (aproximadamente 3.58 billones de wones), dependiendo de los hitos de investigación, desarrollo, regulación y comercialización.
La competencia entre empresas especializadas en IA para desarrollo de fármacos también se intensifica. Pharos AI Bio utiliza «Chemiverse» para identificar candidatos a fármacos, mientras que Oncocross se enfoca en reposicionamiento de medicamentos existentes basándose en «Raptor AI». Syntekabio compite con tecnología de cribado virtual a gran escala, y Galaxia avanza con tecnologías de diseño de proteínas y anticuerpos.
Sin embargo, algunos analistas señalan que aunque las empresas anuncian e implementan plataformas de IA continuamente, falta respaldo institucional para estas iniciativas. La escasez de personal especializado también representa un desafío significativo. Una encuesta realizada por el Instituto de Investigación de IA para Nuevos Fármacos de la Asociación Farmacéutica y Biotecnológica de Corea entre 55 profesionales de empresas farmacéuticas y biotecnológicas, empresas especializadas en IA, academia e institutos de investigación reveló que el 89,1% de los encuestados indicó que están utilizando IA en desarrollo de fármacos o evaluando su adopción. Sin embargo, el 67,3% respondió que sus departamentos de desarrollo de fármacos carecen completamente de personal especializado en IA. Existe un contraste notable: muchas empresas desean adoptar IA, pero carecen de recursos humanos para aplicarla en investigación real.
Expertos de la industria advierten contra abordar las plataformas de IA como simples software. Un profesional en IA para desarrollo de fármacos comentó: «Se necesita simultáneamente datos experimentales y clínicos de alta calidad organizados por enfermedad, equipos de investigación capaces de validarlos, y una organización que traduzca los resultados de IA en candidatos reales a fármacos». Agregó: «En el futuro, la competitividad entre empresas estará determinada no por la posesión de plataformas, sino por la cantidad de datos acumulados y el historial de transición clínica».
En este contexto, destaca la aparición de un modelo de IA biotecnológica desarrollado con tecnología autónoma local. «K-Fold» es capaz de predecir no solo la estructura tridimensional de proteínas, sino también dónde y cómo se unirán los candidatos a fármacos a las proteínas objetivo. Particularmente, la Asociación Farmacéutica y Biotecnológica de Corea ha emprendido esfuerzos, a través de su Instituto de Investigación de IA para Nuevos Fármacos, para expandir el uso industrial de K-Fold.
Noh Yeon-hong, presidente de la Asociación Farmacéutica y Biotecnológica de Corea, manifestó: «El desarrollo de K-Fold es significativo porque demuestra la capacidad de asegurar tecnologías centrales de nivel mundial de forma independiente, más allá de simplemente utilizar tecnologías de IA biotecnológica del extranjero». Agregó: «Se espera que sea un punto de inflexión para reducir las barreras de entrada en el uso de IA entre investigadores y acelerar la velocidad y eficiencia en la búsqueda de candidatos a nuevos fármacos».
* Este artículo ha sido traducido por IA.