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Conozca a los fundadores de biotecnología que apuestan a que la IA puede decodificar la biología, curar enfermedades e incluso detener el envejecimiento.
por Namir Khaliq y FreeThink
El cuerpo adulto promedio contiene aproximadamente 30 billones de células, cada una de las cuales realiza alrededor de mil millones de reacciones químicas por segundo. En solo un minuto, su anatomía sufre tantos cambios que el idioma inglés no tiene una palabra para el número: “cien mil millones de billones” es lo mejor que podemos hacer.
En las últimas décadas, los científicos han profundizado cada vez más en la célula, más allá del núcleo y en el genoma, descubriendo una rica complejidad dentro de nuestros componentes más pequeños. Han descubierto que la mayoría de los trastornos de la salud humana no son causados por un solo factor directo, sino más bien por una matriz compleja de orígenes biológicos superpuestos. Esta abundancia de información presenta un nuevo tipo de desafío para los científicos: ¿Cómo procesar un gigantesco alijo de datos biológicos de una manera exigente, eficiente y, en última instancia, sobrehumana?
La respuesta: inteligencia artificial.
Los científicos ahora están entrenando modelos de IA en tesoros de datos biológicos y luego dirigiéndolos para generar hipótesis novedosas, realizar experimentos digitales y hacer descubrimientos biológicos originales sobre la salud y la función humanas, del tipo que de otro modo podría llevar décadas. El Premio Nobel de Química 2024, por ejemplo, fue otorgado (en parte) a dos científicos informáticos de DeepMind de Google por su papel en la dirección de la IA para resolver el problema del plegamiento de proteínas, que anteriormente era uno de los enigmas más intratables de toda la biología. Esa IA ahora tiene innumerables aplicaciones para la salud y el bienestar.
Muchos líderes de biotecnología ahora creen que la clave para una vida más saludable está enterrada dentro de nuestros datos biológicos y que la IA es la pala digital que finalmente la sacará. Así es como cuatro de ellos están aprovechando el potencial de la IA.
Proteínas como oraciones
Una forma en que la IA ya está transformando la biología es tratando las proteínas como si fueran oraciones para decodificar.
Así como el lenguaje natural está formado por cadenas de letras y signos de puntuación, las proteínas, las moléculas que forman nuestras células, huesos y músculos, están formadas por cadenas de aminoácidos. Los biólogos han aprendido que los grandes modelos de lenguaje (LLM), los tipos de modelos de IA entrenados para detectar patrones en el texto, se pueden adaptar para detectar patrones en estas cadenas de aminoácidos.
“Siempre pensé que las proteínas eran demasiado complejas para que las entendiéramos, ciertamente demasiado complejas para que yo las entendiera”, dijo Eric Kelsic, director ejecutivo de Dyno Therapeutics, una compañía de biotecnología que utiliza IA para desarrollar cápsidas virales, cubiertas de proteínas que pueden diseñarse para administrar terapias génicas en células humanas. “Pero con todos los datos, pude ver que hay patrones, patrones sobre los cuales los aminoácidos podrían colocarse en ciertas posiciones en una cápside. Ahora, podemos usar IA para automatizar el análisis de esos datos y encontrar esos patrones que son difíciles de ver para nosotros como humanos”.
La eficiencia analítica de la IA significa que compañías como Dyno podrían comenzar a desarrollar sistemas de administración de terapias génicas para tratar enfermedades ultra raras, incluidas aquellas que durante mucho tiempo han sido pasadas por alto por la industria farmacéutica, que centra más atención en las enfermedades con más pacientes. “Si una IA pudiera diseñar una terapia para un paciente y personalizarla según su genoma, eso podría hacerse a pedido y podría hacerse a gran escala”, dijo Kelsic.
En última instancia, la IA podría ayudar a permitir el tratamiento de cualquier tipo de afección relacionada con la genética, desde enfermedades cardíacas hasta obesidad. “A medida que resolvamos el desafío de poder administrar secuencias genéticas terapéuticas en su cuerpo, comenzará a cambiar la forma en que pensamos sobre nuestra genética”, dijo Kelsic. “Comenzaremos a pensar en nuestro genoma más en torno a la forma en que queremos vivir o el tipo de persona en la que queremos convertirnos”.
Descifrando el caso sin resolver
Si la IA puede ayudar a decodificar nuestra anatomía, también podría ayudar a preservarla.
Durante más de 60 años, los investigadores han estado probando formas de congelar cuerpos humanos indefinidamente, con la expectativa de que algún día llegue la tecnología para reanimarlos. Pero si bien congelar la materia biológica es fácil, solo revise la carne en su congelador, congelarla sin causar daño celular es un desafío. Los cristales de hielo tienen una estructura hexagonal que perfora las células desde adentro, destruyendo su capacidad de funcionar después de la descongelación. Sin embargo, si pudiéramos congelar y descongelar el material biológico sin dañarlo, el impacto en la atención médica sería enorme: podríamos congelar y almacenar órganos para trasplantes y tal vez incluso congelar a personas con enfermedades terminales, solo reviviéndolos después de que se descubra una cura. Incluso podría ser un camino para vivir para siempre.
Los experimentos de laboratorio dirigidos por humanos se están volviendo cada vez más innecesarios.
La startup de biotecnología Wake Bio está utilizando el aprendizaje automático para desarrollar tecnologías que permitirían la criopreservación de organismos completos. Específicamente, está buscando desarrollar crioprotectores, brebajes químicos que protegen las células durante el proceso de congelación y descongelación. “Encontrar productos químicos crioprotectores es el obstáculo más importante para que la criónica funcione”, dijo Mark Woodward, fundador y director ejecutivo de Wake Bio. “Y maravillosamente, la IA puede ayudar a resolver eso”.
Un crioprotector puede contener una gran cantidad de sustancias químicas con una combinación esencialmente infinita de proteínas, según Woodward. La IA puede atravesar esta maraña de información, identificando sustancias químicas que podrían funcionar como parte de un anticongelante humano y probándolas en un modelo informático. “Tendremos experimentos, cuyos resultados se introducirán en el modelo, que actualizarán ese modelo”, dijo Woodward. “Luego se le presentará un experimento hipotético y predecirá si ese experimento hipotético tendrá éxito o no”.
Los experimentos in silico de Woodward son parte de una tendencia creciente: a medida que la IA se vuelve más experta en comprender no solo los componentes básicos de nuestros cuerpos, sino también cómo interactúan entre sí y responden a agentes externos, los experimentos de laboratorio dirigidos por humanos se vuelven cada vez más innecesarios. Si las tendencias continúan, en el futuro, los científicos dedicarán menos tiempo a generar hipótesis, realizar experimentos y analizar resultados y más tiempo a impulsar y supervisar herramientas de IA mientras realizan investigaciones digitales. El resultado podría no solo ser un salto exponencial en la forma en que entendemos nuestros cuerpos, sino también en cómo los mantenemos y protegemos.
¿Puede la IA superar a los científicos?
Mientras que Wake Bio y Dyno Therapeutics están desarrollando modelos de IA para casos de uso muy específicos, la organización de investigación sin fines de lucro FutureHouse está pensando aún más en grande.
“Hay 20,000 genes en el genoma humano”, dijo Samuel Rodriques, director y CEO de FutureHouse. “No tienes suficiente tiempo para ir y leer sobre todos ellos, e incluso si pudieras leer sobre ellos, al final no recordarías lo que leíste al principio. Eso es lo que me convenció de que lo más importante que hay que hacer es construir un científico de IA”.
Los modelos de IA de FutureHouse pueden analizar datos biológicos, generar hipótesis novedosas basadas en los datos y luego probarlas a través de experimentos de laboratorio simulados digitalmente. Todo esto sucede en una fracción del tiempo y a una fracción del costo que le tomaría a un científico humano. “Este es un modelo de cómo puede ser la ciencia en el futuro, donde todo va mucho más rápido y, como resultado, tienes hipótesis mucho más informadas”, dijo Rodriques.
FutureHouse está en proceso de desarrollar un conjunto completo de tales agentes científicos de IA. Ya tienen modelos que pueden escribir código para procesar datos experimentales, ayudar a los científicos a profundizar en la literatura científica existente, establecer protocolos para sus propios experimentos e incluso predecir cómo los diferentes productos químicos podrían interactuar entre sí. Es como tener un laboratorio completo de investigadores que pueden caber dentro de su bolsillo.
Los científicos de IA podrían acelerar el desarrollo de fármacos, un proceso que actualmente requiere una gran inversión de tiempo, recursos e inteligencia. “Para crear un nuevo medicamento, debe poder integrar información a través de la biología básica, la biología celular, la mecánica de la enfermedad, la forma en que realizaría los ensayos clínicos, hasta si el medicamento estaría asegurado”, dijo Rodriques. Con un modelo de IA ajustado con precisión, estas consideraciones multidisciplinarias podrían hacerse en cuestión de segundos, ahorrando años de trabajo y millones de dólares en investigación y desarrollo, y en última instancia, ayudando a los humanos enfermos a estar más sanos más rápido.
Reprogramación del envejecimiento
Al igual que Kelsic de Dyno Therapeutics, Joe Betts-LaCroix, director ejecutivo de Retro Biosciences, identificó el potencial de los LLM de análisis de oraciones para poder encontrar significado en las cadenas de aminoácidos en las proteínas. “Si ChatGPT puede modelar la función y la lógica detrás de esa cadena de símbolos, eso significa que probablemente podría comenzar a modelar la lógica y la función detrás de otros tipos de información”, dijo. “Y, específicamente, si puede hacer eso para algunos conjuntos de datos biológicos, entonces tal vez podríamos usarlo para descubrir cómo arreglar las cosas que están rotas en biología”.
Para Betts-LaCroix, la degradación celular, la forma en que nuestras células se descomponen a medida que envejecemos, estaba en la parte superior de la lista de cosas rotas que hay que arreglar, ya que el proceso contribuye a enfermedades como el cáncer, la demencia y otras dolencias relacionadas con la edad. Revertir o prevenir esa degradación requeriría una comprensión de cómo nuestras células usan y reciclan millones de proteínas todos los días, una tarea demasiado grande para los humanos, pero no para la IA.
“Nadie puede rastrearlo paso a paso exactamente cómo funciona”.
Joe Betts-LaCroix
“Lo que [Retro Biosciences] decidió hacer fue asociarse con OpenAI para construir un modelo bionativo que pudiera comprender cómo funcionan las proteínas”, dijo Betts-LaCroix. A través de esta asociación, su equipo descubrió cómo rediseñar los factores de Yamanaka, genes que codifican proteínas utilizadas para reprogramar células a un estado casi nascencia, para que sean hasta 50 veces más eficientes. Implementada a escala, la reprogramación celular nos haría biológicamente más jóvenes y prevendría casi todos los síntomas del envejecimiento, incluidas las enfermedades que tienen más probabilidades de matarnos.
Tal avance no podría lograrse sin herramientas asistidas por IA, o al menos no lo suficientemente rápido como para marcar la diferencia en la vida útil de cualquiera que lea este artículo, pero hay una compensación: ningún humano puede señalar cuán exactos los modelos de IA hicieron que estas proteínas fueran tan eficientes. “Nadie puede rastrearlo paso a paso exactamente cómo funciona, lo que tiene a mucha gente molesta o preocupada”, dijo Betts-LaCroix.
Actualmente, las personas que desconfían de los medicamentos y terapias desarrollados por IA aún pueden evitarlos, pero los enredos de la tecnología con la medicina solo están aumentando. Eventualmente, si se les da a elegir entre una cura desarrollada por IA para lo que los aqueja o ninguna cura en absoluto, incluso los escépticos más acérrimos de la IA pueden verse influenciados para arriesgarse con la medicina de IA, incluso si los humanos no entendemos completamente cómo funciona.