Isomorphic Labs demora los primeros ensayos clínicos de medicamentos diseñados con IA

Isomorphic Labs, la startup de descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial respaldada por Google, fijó ahora para fines de 2026 el inicio de sus primeros ensayos clínicos con medicamentos diseñados por IA, un año después de la meta original anunciada para 2025 por su fundador y CEO, Demis Hassabis, durante una presentación en el Foro Económico Mundial de Davos.​

El ajuste de plazos llega menos de un año después de que la compañía, spin-off de Google DeepMind fundada en 2021, cerrara una ronda de financiamiento externo de US$ 600 millones liderada por Thrive Capital, con el objetivo explícito de acelerar su motor de diseño de fármacos y llevar sus primeras moléculas a la fase clínica.​

De la promesa 2025 al nuevo objetivo 2026

En Davos, Hassabis explicó que Isomorphic Labs “espera tener sus primeros ensayos clínicos hacia finales de 2026”, lo que “indica un aplazamiento” respecto de lo anunciado el año pasado, cuando había proyectado contar con medicamentos diseñados por IA en fase clínica “a finales de 2025”.​

La empresa, que utiliza modelos de IA avanzados para predecir interacciones entre moléculas y dianas biológicas, se posiciona como heredera del trabajo de Google DeepMind y de hitos como AlphaFold, el programa de IA capaz de predecir estructuras de proteínas que transformó la biología estructural. El cambio de cronograma sugiere que el salto desde el diseño in silico a la validación clínica sigue siendo más lento de lo que anticipaba el mercado.​

Pese al retraso, el plan oficial sigue siendo avanzar con múltiples programas de fármacos descubiertos por IA hacia ensayos de fase inicial a lo largo de 2026, en colaboración con grandes farmacéuticas con las que Isomorphic ya firmó acuerdos de co-desarrollo.​

Una spin-off de DeepMind con el sello AlphaFold y capital de élite

Isomorphic Labs nació en 2021 como un desprendimiento de la división de investigación en IA de Alphabet, Google DeepMind, que también dirige Hassabis. Uno de los logros más celebrados del equipo de DeepMind fue AlphaFold, el sistema de IA que “resolvió” el problema de predecir la estructura tridimensional de proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, premiado en 2023 con el Albert Lasker Basic Medical Research Award.​

En marzo de 2025, Isomorphic anunció que había recaudado US$ 600 millones en su primera ronda externa, liderada por Thrive Capital, con participación de GV (el brazo de capital de riesgo de Google) y de Alphabet, la casa matriz. Hassabis había señalado entonces que el capital se destinaría a ampliar el motor de diseño de fármacos con IA y contratar talento para acelerar la llegada de sus compuestos a ensayos clínicos.​

La compañía también cerró en 2024 acuerdos con farmacéuticas como Eli Lilly y Novartis para identificar nuevas moléculas pequeñas, operaciones que aportaron más de US$ 82 millones en pagos iniciales, consolidando su posición como uno de los jugadores más financiados del emergente segmento de IA aplicada a I+D farmacéutica.

IA para acelerar la I+D farmacéutica, entre la expectativa y los plazos reales

El retraso en el cronograma de Isomorphic se produce mientras cada vez más empresas exhiben aplicaciones “del mundo real” de la IA en salud, desde la aceleración de la búsqueda de dianas y compuestos hasta la automatización de laboratorios y el acortamiento de los tiempos de descubrimiento de fármacos.​

Hassabis y su equipo sostienen que la combinación de modelos de IA inspirados en AlphaFold con datos experimentales puede redefinir el modo en que se diseñan medicamentos, pero el anuncio de Davos deja claro que convertir esa promesa en moléculas en fase clínica lleva más tiempo del previsto inicialmente, en un entorno regulatorio exigente donde la seguridad de los pacientes y la robustez de los datos siguen marcando el ritmo.​

En un mercado donde grandes farmacéuticas y fondos de venture capital compiten por liderar la convergencia entre IA y drug discovery, la capacidad de Isomorphic Labs para transformar sus US$ 600 millones de capital y su prestigioso legado científico en candidatos clínicos exitosos será un termómetro clave del verdadero impacto de la IA en la próxima generación de medicamentos de alto valor.

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