OpenAI acelera su expansión en el sector de ciencias de la vida
Aplicación clínica en la selección de pacientes para ensayos clínicos
Con la entrada de las grandes tecnológicas mundiales en el desarrollo de nuevos fármacos utilizando inteligencia artificial, se espera que el mercado se expanda con mayor velocidad. En tanto, la industria farmacéutica y biotecnológica local de Corea del Sur también está incursionando cada vez más en el desarrollo de fármacos con IA.
Según informaciones de la industria del 25 de octubre, OpenAI ha acelerado su entrada en el sector de ciencias de la vida al adquirir recientemente a «Orchestra Bio», una empresa especializada en plataformas de gestión del desarrollo de nuevos fármacos. Orchestra Bio ha desarrollado una plataforma de IA que gestiona cronogramas de investigación y el progreso de tareas en el proceso de desarrollo de fármacos, además de coordinar operaciones entre organismos internos e instituciones colaboradoras externas. OpenAI planea integrar esta tecnología y sus recursos humanos con «Rosalind», su modelo de IA especializado en investigación de ciencias de la vida. De esta manera, la IA, que hasta ahora se utilizaba principalmente en el descubrimiento de moléculas candidatas, está ampliando su alcance hacia la gestión de cronogramas de desarrollo y la toma de decisiones.
La industria observa que la entrada de las grandes tecnológicas en el mercado de ciencias de la vida impulsará el crecimiento del mercado de desarrollo de fármacos con IA. A medida que los servicios se expandan desde el apoyo a la investigación mediante IA de propósito general hasta servicios que gestionen la totalidad del proceso de desarrollo, se anticipa que aumentará la demanda de adopción de IA entre las empresas farmacéuticas.
Las empresas farmacéuticas locales también están trabajando en la integración de la IA en el desarrollo de nuevos fármacos. LG Chem se está enfocando en utilizar IA para identificar a los pacientes que responderán mejor a los tratamientos. El 20 de octubre, el Instituto de Investigación de IA de LG y la firma de capital de riesgo estadounidense Flagship Pioneering celebraron la «Conferencia de IA y Biotecnología de LG», donde presentaron una estrategia para refinar la selección de pacientes para ensayos clínicos basándose en biomarcadores. Una vacuna contra el cáncer de ARNm personalizada, creada prediciendo antígenos específicos de cada paciente mediante IA, tiene como objetivo completar estudios preclínicos el próximo año e ingresar en fase clínica en 2029.
SK Biopharm aseguró recursos computacionales equivalentes a 128 unidades del acelerador de IA «B200» de Nvidia el mes pasado, destinados a investigación traslacional que conecte resultados de estudios no clínicos con desarrollo clínico. Funciona mediante un modelo de suscripción en la nube de recursos computacionales del centro de datos de SK Telecom. La estrategia consiste en analizar integralmente datos sobre enfermedades, objetivos terapéuticos y compuestos para mejorar la precisión en la evaluación de moléculas candidatas y en la toma de decisiones de desarrollo.
Entre las empresas de biotecnología con IA, Galax ha recibido particular atención. Galax, que posee tecnología para diseñar proteínas desde cero utilizando IA, está realizando investigaciones colaborativas con empresas farmacéuticas mundiales como Boehringer Ingelheim y AstraZeneca, además de colaborar con empresas farmacéuticas locales como LG Chem, Celltrion y Dong-A ST. En febrero de este año, obtuvo una inversión de la Serie B por 42 mil millones de wones, elevando el total de inversión acumulada a 68 mil millones de wones.
El gobierno también ha proporcionado apoyo. El equipo de tareas K-MELLODDY de la Asociación de Industrias Farmacéutica y Biotecnológica de Corea está construyendo una plataforma de aprendizaje federado con un presupuesto de 34 mil 800 millones de wones desde 2024 hasta 2028. El sistema funciona de manera que las empresas farmacéuticas no divulguen sus datos secretos de desarrollo de fármacos al exterior, sino que solo los algoritmos de IA se compartan y aprendan entre instituciones. El objetivo es desarrollar modelos que predigan la toxicidad y el metabolismo de fármacos.
La industria considera que los datos serán finalmente el factor determinante de la competitividad. Aunque es posible utilizar servicios de IA de propósito general proporcionados por grandes tecnológicas, el desarrollo de modelos diferenciados requiere la acumulación de datos preclínicos y clínicos específicos de enfermedades. Un representante de la industria señaló: «Será importante demostrar con cifras reales la reducción en los tiempos de desarrollo y la mejora en las tasas de éxito clínico derivadas de la adopción de IA».
* Este artículo ha sido traducido por IA.