HogarCómo la IA acelera el proceso de descubrimiento de medicamentos en China
Insilico Medicine ha reducido el plazo para generar candidatos al desarrollo de fármacos a aproximadamente un año al integrar la inteligencia artificial con la investigación de laboratorio en China, declaró el director ejecutivo, Alex Zhavoronkov.
Según Zhavoronkov, el programa más avanzado de la empresa, cotizada en Hong Kong, logró la nominación de un candidato en solo nueve meses, con una duración típica de 13 meses. Esto contrasta marcadamente con los métodos convencionales, que generalmente requieren unos cuatro años y medio para alcanzar el mismo hito.
Estos plazos se refieren específicamente al descubrimiento inicial y la selección de candidatos, no al proceso completo de comercialización de un fármaco. Los ensayos clínicos, la fabricación y las aprobaciones regulatorias siguen siendo fases posteriores distintas.
La IA acelera la selección de candidatos
Insilico emplea inteligencia artificial generativa para identificar objetivos biológicos, diseñar posibles moléculas de fármacos y evaluar qué compuestos merecen avanzar hacia las pruebas de laboratorio.
La empresa informa que sus programas suelen alcanzar la nominación de candidatos preclínicos entre 12 y 18 meses después de que los investigadores sintetizan y prueban entre 60 y 200 moléculas. Este flujo de trabajo combina diseños generados por IA con revisión humana y validación experimental.
Los experimentos de laboratorio siguen siendo esenciales para verificar la actividad biológica y las propiedades de los compuestos identificados por los modelos. Insilico señala que su enfoque respaldado por IA permite a los equipos alcanzar la nominación de candidatos tras probar menos moléculas sintetizadas, aunque no ha proporcionado una comparación directa con programas equivalentes sin IA.
Desde 2021, Insilico ha generado 31 candidatos preclínicos. Trece programas han recibido autorizaciones de nuevos fármacos en investigación, lo que permite avanzar hacia estudios en humanos, según las divulgaciones del pipeline de la empresa.
La empresa realiza investigaciones de IA en Montreal y Abu Dabi, mientras que una extensa validación experimental y la ampliación a escala de laboratorio ocurren en China. Su instalación en Shanghái ha automatizado aspectos del muestreo biológico y la selección de compuestos.
Los equipos fuera de China desarrollan y evalúan los modelos de IA de la empresa, mientras que los investigadores en Shanghái gestionan las pruebas biológicas, la selección y la ampliación a escala.
Zhavoronkov atribuye parte del ciclo de desarrollo acelerado a la infraestructura de investigación de China, los menores costos operativos y el entorno regulatorio. Declaró que las compañías farmacéuticas que mantienen laboratorios de investigación en China pueden reducir los plazos tradicionales de desarrollo de candidatos en aproximadamente dos años.
China ha evolucionado más allá de la fabricación de ingredientes genéricos para desempeñar un papel significativo en el desarrollo de nuevos medicamentos. Las compañías farmacéuticas internacionales colaboran cada vez más con laboratorios chinos, organizaciones de investigación por contrato, centros de ensayos clínicos y empresas de biotecnología.
Un ejecutivo de Pfizer señaló que el desarrollo clínico en China podría ser tres veces más rápido y costar aproximadamente la mitad que un trabajo equivalente en Europa. Los candidatos a fármacos suelen tardar entre cinco y siete años en llegar al mercado chino, en comparación con al menos ocho a diez años en los mercados occidentales, según Reuters.
En 2025, China introdujo una vía de revisión de 30 días laborables para las solicitudes de ensayos clínicos de fármacos innovadores de Clase I elegibles. Las solicitudes que requieran consulta de expertos o que involucren problemas técnicos complejos pueden extenderse a un período de revisión de 60 días laborables.
«Ahora competimos con las compañías farmacéuticas chinas en plazos, y con las empresas de biotecnología tradicionales en Occidente en novedad», dijo Zhavoronkov.
Insilico ha firmado acuerdos de investigación y desarrollo con compañías farmacéuticas, incluidas Eli Lilly y la japonesa Takeda.
La empresa y Bora Pharmaceuticals, con sede en Taiwán, también anunciaron una alianza estratégica propuesta que podría superar los 2.500 millones de dólares si se firman acuerdos definitivos y la colaboración se implementa por completo.
Aunque Insilico opera instalaciones de investigación en China, Zhavoronkov declaró que más del 90 % de sus ingresos provienen de compañías farmacéuticas occidentales. No reveló los ingresos específicos generados dentro de China.
Los acuerdos de licencia occidentales son más lucrativos para Insilico porque el sistema nacional de seguros de China ofrece tasas de reembolso más bajas para fármacos altamente novedosos, explicó Zhavoronkov.
La empresa también restringe las ventas de la mayoría de su software dentro de China debido a preocupaciones geopolíticas, dijo Zhavoronkov. Planea expandir sus operaciones de investigación en Shanghái.
Rentosertib avanza hacia los ensayos de Fase III
Insilico anunció y registró un ensayo de Fase III de Rentosertib en julio de 2026. Este fármaco oral se está estudiando para la fibrosis pulmonar idiopática, una condición que causa cicatrización progresiva de los pulmones.
La empresa utilizó IA para identificar el objetivo biológico del fármaco y generar y optimizar su estructura molecular.
El estudio de Fase III tiene como objetivo incluir a 320 participantes en 47 centros en China. Comparará Rentosertib con un placebo durante 52 semanas, con el punto final principal que mide la tasa anual de disminución de la capacidad vital forzada, un indicador estándar de la función pulmonar.
El ensayo se clasificó como «no reclutando aún» cuando se actualizó su registro en ClinicalTrials.gov el 7 de julio. Se esperaba que el reclutamiento comenzara en agosto de 2026, con una finalización principal estimada para octubre de 2029.
Rentosertib completó previamente un estudio más pequeño de Fase IIa. El ensayo de Fase III evaluará el tratamiento en un grupo de pacientes más grande durante un período prolongado.
La nominación de candidatos sigue siendo un hito de desarrollo temprano. Los fármacos aún deben completar las pruebas preclínicas, los ensayos en humanos, la validación de la fabricación y la revisión regulatoria antes de recibir la aprobación para la venta.
Los datos de la industria aún no han establecido si los fármacos diseñados con IA tienen más probabilidades de tener éxito en ensayos de etapas posteriores.
Un análisis de 2024 de pipelines de biotecnología nativos de IA informó tasas de éxito de Fase I entre el 80 % y el 90 %. El mismo estudio encontró una tasa de éxito de Fase II de aproximadamente el 40 %, lo que se alinea ampliamente con los estándares históricos de la industria utilizados por los investigadores.
Los investigadores señalaron que el número de programas de Fase II era demasiado pequeño para determinar si la IA mejora el éxito clínico en etapas posteriores. El análisis se basó en pipelines informados públicamente y no comparó programas de fármacos equivalentes respaldados por IA y convencionales.
Insilico declaró que ha producido 31 candidatos preclínicos y obtenido 13 autorizaciones de nuevos fármacos en investigación. Rentosertib es su primer programa en alcanzar la etapa de Fase III, mientras que ninguno de los medicamentos experimentales de la empresa ha recibido aprobación comercial.
La automatización remodela los roles en biotecnología
La IA y la robótica de laboratorio también están transformando los requisitos de personalización dentro de Insilico.
Zhavoronkov estimó que la empresa podría automatizar o desplazar aproximadamente el 40 % de su fuerza laboral en el lado del software. Aclaró que esta cifra no representa una reducción de personal anunciada ni se aplica a la industria de la biotecnología en general.
Insilico emplea a unas 400 personas. Los científicos de laboratorio y los ingenieros de software están siendo capacitados nuevamente para gestionar sistemas de evaluación de IA, equipos automatizados y robótica, dijo Zhavoronkov.
Esta capacitación se centra en los puntos de referencia de IA y los sistemas robóticos a medida que la empresa automatiza más funciones de investigación y software, añadió.
Ver también: Bristol Myers Squibb adquiere el sistema de IA de Nvidia para el descubrimiento de fármacos
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