Mantis Biotech crea “gemelos digitales” humanos con IA y levanta U$S 7,4 millones para cerrar la brecha de datos en medicina

La startup Mantis Biotech, con sede en Nueva York, desarrolla una plataforma de “gemelos digitales” del cuerpo humano que combina IA generativa, motores físicos y datos sintéticos para suplir la falta de información en enfermedades raras y casos límite. Levantó U$S 7,4 millones en una ronda seed liderada por Decibel VC, con participación de Y Combinator y otros inversores.

Gemelos digitales para suplir los vacíos de datos en salud

Los grandes modelos de lenguaje y otras IAs prometen acelerar la genómica, el diagnóstico en tiempo real, la documentación clínica y el descubrimiento de fármacos, pero chocan con una limitación recurrente: la escasez de datos fiables para patologías raras, situaciones atípicas o escenarios donde el acceso a historias clínicas está restringido por regulaciones y privacidad.

Mantis propone atacar ese cuello de botella generando datasets sintéticos de alta fidelidad a partir de fuentes diversas: libros de texto, imágenes médicas, cámaras de motion capture, sensores biométricos, registros de entrenamiento y logs clínicos, entre otros. Su plataforma usa un sistema basado en grandes modelos de lenguaje para “encaminar, validar y sintetizar” esos flujos de datos, y luego los pasa por un motor de física que permite construir modelos computacionales del cuerpo humano —anatomía, fisiología y comportamiento— lo bastante precisos como para entrenar modelos predictivos.

“Podemos tomar todas estas fuentes de datos dispares y convertirlas en modelos predictivos de cómo van a desempeñarse las personas. Siempre que quieras predecir cómo va a rendir un ser humano, ese es un muy buen caso de uso para nuestra tecnología”, explicó la fundadora y CEO de Mantis, Georgia Witchel.

Del laboratorio al motor físico: cómo se construye un gemelo digital

El diferencial del enfoque de Mantis es la capa de simulación física. Witchel subrayó que el motor de física permite “poner a tierra” los datos sintéticos, modelando de forma realista las restricciones biomecánicas y las leyes de movimiento. Un ejemplo que ofrece: “Si te pidiera estimar la pose de la mano de alguien que perdió un dedo, sería realmente muy difícil, porque no hay datasets públicos de posiciones de manos etiquetadas de alguien que perdió un dedo. Nosotros podríamos generar ese dataset muy fácilmente: tomamos nuestro modelo físico, decimos ‘eliminar dedo X’ y regeneramos el modelo”.

La plataforma está pensada para usos como:

• Estudiar y probar nuevos procedimientos médicos en escenarios virtuales.
• Entrenar robots quirúrgicos en simuladores de alta complejidad.
• Simular y predecir complicaciones médicas o patrones de comportamiento.
• Generar datasets para entrenar algoritmos de diagnóstico en patologías de baja prevalencia, sin exponer datos reales de pacientes.

Witchel enfatiza que estos gemelos digitales pueden ayudar en áreas donde hoy conseguir datos es difícil, caro o éticamente problemático, como en enfermedades raras, condiciones de riesgo alto o poblaciones especialmente protegidas.

De la NBA a la medicina preventiva: los primeros clientes y el plan de expansión

Aunque el relato de Mantis está anclado en salud, sus primeros casos de uso vienen del deporte profesional. La compañía ya trabaja con un equipo de la NBA, para el que construye representaciones digitales de atletas que integran métricas de salto diario, patrones de movimiento, horas de sueño y cargas de entrenamiento. “Creamos estas representaciones digitales de los atletas que muestran cómo ha saltado ese jugador, no solo hoy, sino todos los días en el último año, y cómo van cambiando sus saltos en el tiempo en relación con cuánto duerme o cuántas veces levanta los brazos por encima de la cabeza”, detalló Witchel.

Con esos modelos, una franquicia puede, por ejemplo, estimar la probabilidad de que un jugador de la NFL desarrolle una lesión en el tendón de Aquiles en función de su performance reciente, la carga de trabajo, la dieta y los años de actividad profesional. Esa misma lógica se trasladaría a la medicina preventiva: simular el impacto de cambios en el estilo de vida o en un plan terapéutico sobre el riesgo de lesión o enfermedad antes de que ocurran.

Mantis cerró una ronda seed de U$S 7,4 millones que se destinará a contratación, marketing y funciones de go‑to‑market, además de seguir expandiendo la capacidad del motor de simulación y las fuentes de datos que puede integrar. Entre los inversores, además de Decibel VC y Y Combinator, participan otros fondos y ángeles tecnológicos que ven en los gemelos digitales una pieza de infraestructura transversal para IA en salud.

Privacidad, “Barbies” y el salto hacia farmacéuticas y ensayos FDA

Más allá del deporte, la hoja de ruta apunta al corazón de la industria biomédica. Witchel afirmó que el siguiente paso es “seguir construyendo la tecnología y eventualmente lanzar la plataforma al público general”, con foco en salud preventiva, y desarrollar herramientas específicas para laboratorios farmacéuticos y equipos de investigación en ensayos clínicos regulados por la FDA. La idea es que los gemelos digitales permitan anticipar cómo distintos perfiles de pacientes podrían responder a un tratamiento, reduciendo la dependencia de datos reales sensibles.

La fundadora defiende, además, que estos modelos pueden mitigar riesgos de privacidad: “Creo que la gente debería tener la idea de que los humanos pueden ser testeados cuando estás usando humanos virtuales. Hoy la gente opera con la mentalidad opuesta, lo que tiene sentido, porque la privacidad debe respetarse. De hecho, no creo que los datos de las personas deban explotarse en absoluto, especialmente cuando tenés estos gemelos digitales”, sostuvo.

Para ilustrar la flexibilidad de los modelos, usa una imagen lúdica: “Cuando ves a un nene de tres años con una Barbie, la tiene de una pierna y la golpea contra la mesa. Quiero que la gente tenga esa mentalidad con nuestros gemelos digitales”, dijo, sugiriendo que investigadores y desarrolladores puedan “estrellar” y forzar esos avatares virtuales para explorar situaciones límite sin riesgo real.

En un momento en que farmacéuticas, aseguradoras, clubes deportivos y sistemas de salud compiten por algoritmos más precisos —pero chocan con restricciones legales y éticas sobre datos de pacientes—, la apuesta de Mantis Biotech por gemelos digitales sintéticos y físicamente realistas apunta a convertirse en una capa de infraestructura crítica para acelerar innovación biomédica, modelar respuestas a tratamientos y alimentar la próxima generación de IA clínica sin exponer información sensible del mundo real.