Encontrar nuevos medicamentos es laborioso. Esta startup de IA está omitiendo el trabajo de laboratorio
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Potential Sciences, una startup del Reino Unido respaldada por el fondo SovAI del gobierno, busca acelerar el descubrimiento de fármacos mediante el uso de modelos de inteligencia artificial entrenados con datos bioquímicos simulados en lugar de experimentos de laboratorio tradicionales. La empresa planea generar conjuntos de datos sintéticos a gran escala basados en principios físicos para predecir cómo interactúan las moléculas con la biología humana, identificando así candidatos prometedores más rápido. Este enfoque pretende evitar el costoso y lento proceso de experimentación física, lo que podría hacer económicamente viable desarrollar tratamientos para enfermedades raras. Si bien los expertos de la industria reconocen el potencial de revolucionar el desarrollo de fármacos, advierten que las capacidades actuales de ingeniería de proteínas siguen siendo rudimentarias en comparación con los estándares históricos. A pesar de la significativa inversión y el acceso a recursos nacionales de supercomputación, Potential Sciences enfrenta una intensa competencia en un mercado saturado de descubrimiento de fármacos con IA. Además, la startup debe superar desafíos relacionados con la generación de ingresos, la disponibilidad de datos y el riesgo de uso dual de su tecnología, que podría ser mal utilizada con fines dañinos. En última instancia, aunque la IA puede acelerar la identificación inicial de candidatos, las etapas finales de pruebas de seguridad y eficacia seguirán requiriendo tiempo y recursos considerables.
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