El auge del desarrollo de fármacos mediante IA de Chai Discovery: desde los vínculos con OpenAI hasta la asociación con Eli Lilly

El descubrimiento de fármacos, el proceso de identificación de nuevas moléculas para el desarrollo farmacéutico, es famoso por ser lento y difícil. Los métodos tradicionales, como el cribado de alto rendimiento, son costosos y a menudo tienen un éxito limitado. Una nueva ola de empresas biotecnológicas está utilizando ahora la inteligencia artificial y tecnologías de datos avanzadas para agilizar y hacer más eficiente el proceso.

Chai Discovery, una startup de IA fundada en 2024, es un buen ejemplo de ello. En poco más de un año, sus jóvenes fundadores han conseguido cientos de millones en financiación y han obtenido el apoyo de algunos de los principales inversores de Silicon Valley, lo que ha posicionado a la empresa como una de las más destacadas en un sector en rápido crecimiento. En diciembre, la empresa cerró una ronda de financiación de serie B de 130 millones de dólares, alcanzando una valoración de 1300 millones de dólares.

El viernes pasado, Chai anunció una asociación con Eli Lilly, en la que la empresa farmacéutica líder utilizará el software de la startup para ayudar a desarrollar nuevos tratamientos. El algoritmo de Chai, conocido como Chai-2, está diseñado para crear anticuerpos, proteínas clave que combaten las enfermedades. La empresa pretende servir como «suite de diseño asistido por ordenador» para el desarrollo molecular.

Este es un momento crucial para el nicho de Chai. El acuerdo de la startup se reveló justo antes de que Eli Lilly anunciara una colaboración independiente de 1000 millones de dólares con Nvidia para establecer un laboratorio de descubrimiento de fármacos con IA en San Francisco. Denominado «laboratorio de coinnovación», el centro fusionará big data, potencia computacional y conocimientos científicos para acelerar la creación de nuevos medicamentos.

Aun así, la industria se enfrenta al escepticismo. Algunos profesionales con experiencia argumentan que, dada la dificultad inherente al desarrollo de fármacos, es posible que estas nuevas tecnologías no aporten avances significativos. Sin embargo, por cada crítico, parece haber un número igual de partidarios.

Elena Viboch, directora general de General Catalyst, uno de los principales inversores de Chai, declaró a TechCrunch que su empresa confía en que los socios que utilicen los servicios de Chai obtendrán resultados tangibles. «Creemos que las empresas biofarmacéuticas que se alíen rápidamente con innovadores como Chai serán las primeras en llevar las moléculas a los ensayos clínicos y crear terapias significativas», afirmó Viboch. «En términos prácticos, eso significa formar asociaciones en 2026 y ver cómo los medicamentos revolucionarios entran en la fase de ensayos clínicos a finales de 2027».

Aliza Apple, directora del programa TuneLab de Lilly, que aplica la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para avanzar en el descubrimiento de fármacos, también expresó su firme confianza en la plataforma de Chai. «Al integrar los modelos de diseño generativo de Chai con la profunda experiencia de Lilly en productos biológicos y datos propios, nuestro objetivo es ampliar la forma en que la inteligencia artificial puede diseñar moléculas mejoradas desde el principio, acelerando la entrega de tratamientos innovadores a los pacientes», explicó.

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Aunque Chai se fundó oficialmente hace menos de dos años, sus orígenes se remontan aproximadamente a seis años atrás, a las conversaciones entre sus cofundadores y el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman. Uno de los fundadores, Josh Meier, trabajó anteriormente en el equipo de investigación e ingeniería de OpenAI en 2018. Después de su marcha, Altman se puso en contacto con Jack Dent, amigo de Meier de la universidad, para explorar una posible iniciativa empresarial. Meier y Dent se habían conocido en las clases de informática de Harvard y, en ese momento, Dent era ingeniero en Stripe, otra empresa que Altman había respaldado desde sus inicios. Altman le preguntó a Meier si estaría interesado en colaborar en una startup de proteómica centrada en la investigación de proteínas.

Altman «me envió un mensaje para decirme que todos en OpenAI tenían una gran opinión de Josh y me preguntó si creía que estaría dispuesto a trabajar en una spin-off de proteómica», recuerda Dent. Dent respondió afirmativamente, pero había un problema: Meier consideraba que la tecnología subyacente no estaba lo suficientemente madura. Las herramientas de IA necesarias para este tipo de proyectos aún estaban en fase de desarrollo y no estaban listas para su lanzamiento.

Meier también estaba decidido a unirse al equipo de investigación e ingeniería de Facebook, y así lo hizo. En Facebook, contribuyó a ESM1, el primer modelo de lenguaje proteico basado en transformadores, una base importante para el trabajo actual de Chai. Después de su paso por Facebook, Meier pasó tres años en Absci, otra empresa de biotecnología impulsada por la IA y centrada en la creación de fármacos.

En 2024, Meier y Dent se sintieron preparados para poner en marcha la empresa de proteómica que habían discutido inicialmente con Altman. «Josh y yo volvimos a ponernos en contacto con Sam y le sugerimos que retomáramos aquella conversación anterior, y le dijimos que íbamos a crear Chai juntos», explicó Dent.

OpenAI se convirtió en uno de los primeros inversores iniciales de Chai. Meier y Dent, junto con los cofundadores Matthew McPartlon y Jacques Boitreaud, fundaron Chai mientras trabajaban en las oficinas del gigante de la IA en el distrito Mission de San Francisco. «Nos proporcionaron generosamente espacio de oficina», comentó Dent.

Ahora, poco más de un año después, mientras Chai celebra su nueva asociación con Eli Lilly, Dent atribuye el rápido crecimiento de la empresa a la formación de un equipo excepcionalmente talentoso. «Nos centramos intensamente en ampliar las capacidades de estos modelos», explicó Dent. «Cada línea de código de nuestro sistema se desarrolla internamente. No nos limitamos a ajustar los LLM de código abierto existentes. Nuestras arquitecturas están altamente personalizadas».

Viboch, de General Catalyst, declaró a TechCrunch que cree que Chai está bien preparada para avanzar rápidamente. «No hay obstáculos fundamentales para implementar estos modelos en el descubrimiento de fármacos», señaló. «Las empresas seguirán necesitando realizar pruebas y ensayos clínicos con los fármacos candidatos, pero esperamos que los primeros en adoptarlos obtengan ventajas significativas, no solo en la reducción de los plazos de descubrimiento, sino también en el desarrollo de tipos de medicamentos que históricamente han sido difíciles de desarrollar».