Generar IA biomédica en el sector sanitario

¿Qué haría falta para convencerle de que deje un trabajo seguro y unirse a una empresa emergente? Para Michael Nally, director ejecutivo de Generate:Biomedicines, la clave fue la reunión que mantuvo con un ganador del premio Nobel, concretamente.

Frances Arnold, quien recibió el Premio Nobel de Química en 2018 por llevar a cabo la primera evolución dirigida de enzimas. El descubrimiento permitió crear catalizadores dirigidos que dirigen las reacciones químicas.

«Mike, la naturaleza solo ha probado una gota de agua de todas las proteínas que pueden ofrecer los océanos de la Tierra», le dijo Arnold a Nally. «Y ahora cuentas con una tecnología capaz de estudiar los océanos».

En aquel entonces, el nombre más común que recibía esta tecnología era «aprendizaje automático», pero ahora ha evolucionado hasta lo que se conoce como inteligencia artificial generativa (IA generativa). Arnold sostenía que esta inmensa capacidad informática podría aplicarse al proceso de asociar secuencias de ADN con la función de las proteínas. Las proteínas son los eslabones moleculares de la vida, pero aún no comprendemos del todo la función biológica de cada cadena que forman. Habitualmente, el análisis de estas relaciones se basa en una investigación extremadamente laboriosa que tiene por objeto traducir el conocimiento de estas relaciones en nuevos programas terapéuticos.

Nally comprendió el potencial que albergaba la tecnología, y fue suficiente para convencerlo de dejar su puesto de directivo en una gran empresa farmacéutica multinacional con 72 000 empleados para unirse a Generate en 2021, que por entonces era una empresa emergente de 30 empleados cerca de Boston.

«Mucha gente pensaba que estaba loco», recuerda. «Pero cuando me fijé en el ecosistema del sector biofarmacéutico, lo que me preocupaba era que la industria se enfrentaba fundamentalmente a dos grandes retos. Uno de ellos era que la productividad de la investigación había ido disminuyendo durante cuatro décadas consecutivas. Y el segundo era que el precio de los medicamentos no permitió un acceso adecuado a los mismos, un hecho que, en última instancia, perjudicaba la reputación de la industria. Creía que para hacer frente a estos retos, necesitaría una revolución en la productividad de la investigación».

Desarrollo de fármacos: de la teoría a la realidad

Ya no es simplemente una teoría. La empresa ha identificado un anticuerpo monoclonal (una proteína creada en laboratorio que puede atacar bacterias o virus específicos) que ya se encuentra en fase 1 de ensayo clínico para obtener una proteína espicular de SARS-CoV-2, y ha administrado con éxito la primera dosis a un paciente en un estudio de otro anticuerpo monoclonal para el tratamiento del asma leve a moderada.

«Esta tecnología cambiará la forma en que se fabrican los medicamentos», indica Nally. «Superará los límites del ser humano en distintas áreas de enfermedad. Lo que más me emociona es ver el salto de la teoría a la realidad. Acabamos de ver nuestros primeros resultados de la fase 1, y son extraordinarios. Esta tecnología nos dará respuesta a algunas de las peores enfermedades a las que se enfrenta la humanidad».

Y esto no es todo; se esperan muchas más cosas. Por ejemplo, la plataforma de IA de la empresa puede generar moléculas a través de la potencia de cálculo sin disponer de una plantilla para alcanzar con gran precisión objetivos que, con carácter general, son difíciles de tratar o no tratables con fármacos, es decir, las estructuras biológicas del cuerpo con las que un fármaco interactúa para producir un determinado efecto. Este proceso de producción y validación de anticuerpos «desde cero» se ha podido demostrar en nueve objetivos distintos.

Navegadores Chroma

Un aspecto fascinante de la investigación de Generate es que, el año pasado, la empresa publicó toda la información de Chroma, su modelo de IA generativa, en Nature. También publicó el código de Chroma como software de código abierto. Nally admite que no fue una decisión lógica para un negocio de ciencias biológicas, donde las patentes siempre han desempeñado un papel fundamental.

«Uno de los grandes retos a los que nos enfrentamos fue cómo nos podíamos convertir en el destino preferido para trabajadores unicornio», explica. «Pensamos que la mejor manera de hacerlo era mostrando cómo adaptábamos estas técnicas de vanguardia». Nally continúa relatando que, después de publicar los manuscritos de Chroma de Generate, la empresa ofreció cinco prácticas de aprendizaje automático para el siguiente verano.

«Teníamos 2000 candidatos para esos puestos. Así, la gente pudo observar que atraíamos a las personas más cualificadas del mundo.

«Estas son las personas con las que querían estar cerca para aprender y crecer. No podemos ganar la batalla contra las empresas tecnológicas de gran capitalización por atraer a trabajadores con talento si nos enzarzamos en una guerra en la que cada dólar cuenta. Lo que podemos hacer es proporcionar a las personas un propósito distinto. El hecho de que su trabajo no añada clics a la página web, sino que se centre en la curación del cáncer atrae a un cierto tipo de científicos a una empresa como Generate."

Atraer, acoger y formar a esta nueva generación de científicos podría impulsar la investigación a nuevas cotas. «Cuando me incorporé a Generate, había 90 personas en el planeta con conocimientos en el ámbito de la confluencia entre la ingeniería de proteínas y el aprendizaje automático», comenta Nally. «Hasta ese momento habíamos formado a personas en estos diferentes silos. Nunca hemos traspasado estas barreras y creemos que, en realidad, es la confluencia entre estas disciplinas donde se produce el milagro».

Esta combinación prospectiva de inteligencia humana e inteligencia artificial resulta muy atractiva, dado que esta última ha permitido multiplicar la inteligencia humana. 

Nally observa que, cuando se lanzó Generate, el experimento más amplio que podían realizar se limitaba a unos 100 puntos de datos en un objetivo individual. «Ahora obtenemos conjuntos de datos de un millón de variantes definidas para un objetivo individual, y podemos hacerlo en aproximadamente una cuarta parte del tiempo que hubiésemos necesitado antes», afirma.

A pesar del optimismo que ha suscitado este hecho, todavía es demasiado pronto incluso para pensar en curar todas las enfermedades.

«Cuando escucho a la gente decir que vamos a resolver la biología solo con la ayuda de los ordenadores, no puedo evitar reírme», dice Nally. «Simplemente no tenemos los datos para obtener las respuestas que necesitamos». Pero el progreso que hemos logrado hasta ahora nos permite soñar un poco con lo que nos depara el futuro.