Eli Lilly sella acuerdo de hasta U$S 2.000 millones con Insilico y acelera su apuesta por GLP‑1 y fármacos diseñados con IA en China

Eli Lilly firmará un acuerdo licenciatario de más de U$S 2.000 millones con Insilico Medicine, biotecnológica que cotiza en Hong Kong y usa inteligencia artificial para descubrir fármacos, para quedarse con los derechos exclusivos de venta global de un GLP‑1 para diabetes, consolidando su doble apuesta por China y por la I+D asistida por algoritmos.

Un GLP‑1 chino con IA para el portafolio de diabetes de Lilly

Según fuentes familiarizadas con la operación, Lilly, con sede en Indianápolis, adquirirá los derechos exclusivos de comercialización de un fármaco agonista GLP‑1 para diabetes desarrollado por Insilico, que salió a bolsa en Hong Kong en diciembre y tiene a Lilly Asia Ventures entre sus diez mayores accionistas. El esquema económico prevé un pago inicial de U$S 115 millones y una suma total “que podría superar los U$S 2.000 millones” si se cumplen hitos regulatorios y de ventas futuros; ambas compañías declinaron comentar mientras se ultiman los detalles del anuncio.

El movimiento llega en un momento en que Lilly es uno de los grandes ganadores del boom global de los GLP‑1 para diabetes y obesidad: su fármaco para diabetes Mounjaro fue el segundo medicamento más vendido del mundo en 2025, y el salto en ingresos de esta clase terapéutica empujó la capitalización bursátil de la compañía hasta U$S 1 billón el año pasado. Sin embargo, las acciones recortaron ganancias en 2026 y acumulan una caída del 17% en lo que va del año, en parte por la nueva competencia de Novo Nordisk, que lanzó su primera píldora para pérdida de peso a comienzos de 2026. Integrar un GLP‑1 originado en China y diseñado con IA le permite a Lilly diversificar su pipeline en un mercado que avanza hacia una oferta cada vez más amplia de moléculas y formatos orales.

China como cantera global de moléculas y acuerdos “de miles de millones”

El acuerdo con Insilico se inscribe en una ola más amplia: en 2025, un número récord de farmacéuticas de fuera de China licenciaron fármacos desarrollados por biotechs chinas, por un total de U$S 5.600 millones en pagos iniciales, según datos de Evaluate. Lilly fue protagonista de esa tendencia: en febrero selló una alianza con Innovent Biologics para desarrollar fármacos oncológicos e inmunológicos, con un pago inicial de U$S 350 millones y un valor potencial cercano a U$S 8.850 millones en hitos, además de regalías escalonadas.

En marzo, su brazo de venture capital en Asia también invirtió en la start‑up Excalipoint, con sede en Shanghái, y en noviembre de 2025 la compañía anunció un acuerdo de hasta U$S 345 millones con una subsidiaria de XtalPi para acceder a su plataforma de IA aplicada a anticuerpos, después de una colaboración previa de hasta U$S 250 millones en pequeñas moléculas. La lógica es clara: capturar innovación de alto riesgo en hubs como Shanghái y Hong Kong, apalancando ecosistemas locales ágiles en descubrimiento temprano, mientras Lilly conserva el músculo regulatorio y comercial global.

AstraZeneca siguió un camino similar: en enero firmó un acuerdo de licencias de hasta U$S 4.700 millones con CSPC Pharmaceuticals, también de China, para desarrollar fármacos para obesidad y diabetes, reforzando la señal de que el “pipeline made in China” es ya un insumo estructural del negocio global de fármacos metabólicos.

Insilico: de pionera en IA para fármacos a socia de Big Pharma

Fundada en 2014 en la Universidad Johns Hopkins, Insilico fue una de las pioneras en utilizar IA para descubrimiento de fármacos mucho antes de que OpenAI y Anthropic instalaran la narrativa generalista de la inteligencia artificial. Su plataforma Pharma.AI combina modelos generativos y algoritmos de aprendizaje automático con robótica y screening biológico a escala, y en 2023 logró que su candidato INS018_055 —diseñado con IA— ingresara en fase II, tras un trayecto desde la identificación de la diana hasta la presentación de la solicitud de IND en menos de 30 meses.

En diciembre, la empresa reveló que aún no es rentable, pero identificó los acuerdos de licencia como “una fuente clave de ingresos”, una estrategia que este deal con Lilly refuerza. Para el grupo estadounidense, la alianza es también un statement sobre su visión de la IA: en noviembre cerró un acuerdo de U$S 345 millones con XtalPi para su plataforma de anticuerpos, y su CFO, Lucas Montarce, afirmó en marzo que la compañía “está invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial para investigación y desarrollo”, aunque advirtió que “llevará más tiempo” que esos programas pasen “de la fase de investigación a las pruebas clínicas”.

IA, riesgo competitivo y advertencias en el reporte anual

En su informe anual de febrero, Lilly incorporó por primera vez un apartado específico sobre los riesgos de la IA. Allí señaló que “existen riesgos significativos involucrados en el desarrollo y despliegue de IA” y que no puede asegurar que sus inversiones en esta tecnología “sean efectivas o rentables”. Al mismo tiempo, reconoció que los algoritmos “podrían habilitar nuevos competidores en descubrimiento de fármacos y mejorar las capacidades de los competidores existentes, ampliando e intensificando la dinámica competitiva”.

Esa doble lectura —la IA como acelerador de I+D, pero también como palanca para que nuevos jugadores entren a la cancha— explica por qué Lilly prefiere integrar a start‑ups como Insilico o XtalPi a su ecosistema antes que verlas crecer solo como proveedores de terceros. Los acuerdos multimillonarios ofrecen acceso prioritario a moléculas y plataformas, al tiempo que permiten a las biotechs monetizar tecnología en un entorno de financiamiento más volátil.

En un mercado donde los GLP‑1 y las terapias metabólicas apuntan a generar ingresos por más de U$S 150.000 millones hacia inicios de la próxima década, la firma de un acuerdo de hasta U$S 2.000 millones por un GLP‑1 diseñado con IA y originado en China muestra cómo la frontera entre big pharma occidental, hubs biotecnológicos asiáticos y compañías de deep tech se está difuminando rápidamente en la carrera por la próxima generación de fármacos metabólicos.