Li Madani empezó a pensar en cómo programar la inteligencia artificial para aplicarla a la biología en 2020, varios años antes del lanzamiento de ChatGPT. Este científico, experto en aprendizaje automático, trabajaba en Salesforce, la empresa que ese mismo año presentó un proyecto ambicioso llamado ProGen. El objetivo era diseñar nuevas proteínas con inteligencia artificial generativa. "La misma arquitectura que se usa para el inglés se puede aplicar a lenguajes biológicos como las proteínas", declaró a Forbes.
Dejó Salesforce en 2022 y se unió a Alexander Meeske, director de un laboratorio de investigación en la Universidad de Washington, con el objetivo de llevar esa idea a la práctica. Hoy, los modelos de inteligencia artificial de su startup Profluent, con sede en Emeryville, California, permiten a los científicos describir en lenguaje natural las propiedades que buscan en una proteína —como su estabilidad o la facilidad para fabricarla— y luego generar una receta de ADN para crearla.
Madani, doctor en la Universidad de California, Berkeley, y autor principal de un artículo sobre ProGen publicado en Nature Biotechnology, cree que enfocar los esfuerzos en las proteínas podría abrir la puerta a medicamentos innovadores. Las proteínas son moléculas grandes, mucho más complejas que las pequeñas que forman la base de muchos fármacos actuales, pero permiten desarrollar tratamientos más novedosos, como las terapias génicas. También espera que esta tecnología impulse avances en la agricultura, donde los investigadores buscan crear cultivos más resistentes y sostenibles.
"La propuesta de hacer que la biología sea programable permitirá el desarrollo de medicamentos superventas y soluciones en terapéutica, diagnóstico y agricultura, y requerirá mucho capital", afirmó Madani.
Con ese objetivo, Profluent anunció el miércoles que recaudó US$ 106 millones en una nueva ronda de financiación de capital de riesgo, liderada por Bezos Expeditions —la firma de inversiones de Jeff Bezos— y Altimeter Capital. Con este nuevo aporte, la inversión total alcanza los US$ 150 millones. Gracias a esta financiación, la valuación de Profluent se acerca a los US$ 1.000 millones. Entre sus socios comerciales figuran Revvity, una empresa biotecnológica con una capitalización de mercado de US$ 11.000 millones; Corteva Agrisciences, la división agrícola de DuPont; y Ensoma, respaldada por capital de riesgo, que desarrolla tratamientos para enfermedades genéticas y cáncer.
"La propuesta de hacer que la biología sea programable va a permitir el desarrollo de medicamentos superventas... y va a requerir mucho capital".
Ali Madani, fundador de Profluent
Empresas como Recursion llevan varios años intentando aplicar la inteligencia artificial al desarrollo de medicamentos, aunque el proceso resultó más complejo de lo esperado. Sin embargo, con un 90 % de nuevos fármacos que no llegan a aprobarse y costos de desarrollo que alcanzan miles de millones, cada vez más compañías buscan resolver el problema a través del diseño de proteínas con IA. Profluent compite con grandes jugadores como Isomorphic Labs —la filial de DeepMind, el laboratorio de investigación en inteligencia artificial de Google— y con startups como Xaira Therapeutics, que el año pasado salió del anonimato tras obtener una financiación de US$ 1.000 millones.
Profluent no busca simplemente usar inteligencia artificial para identificar proteínas ya existentes —como se hace habitualmente en el desarrollo de medicamentos—, sino diseñar desde cero proteínas totalmente nuevas, adaptadas a las necesidades de cada paciente.
Hasta ahora, la empresa creó una base de datos llamada Protein Atlas, que reúne 115 mil millones de proteínas únicas y que, según asegura, es el mayor repositorio de datos de proteínas del mundo. Esta información, junto con una mayor capacidad de cómputo, debería permitirle construir modelos más grandes y precisos, en línea con lo que se conoce como "leyes de escala". A comienzos de este año, Profluent afirmó haber demostrado la eficacia de esas leyes aplicadas al diseño de proteínas. La semana pasada, presentó un nuevo modelo base llamado Profluent E-1, que incorpora contexto evolutivo.
"Una de las razones por las que Jeff Bezos estaba interesado es que descubrimos que las leyes de escala se aplican a la biología", dijo Madani. "A medida que se obtienen más y más datos, los modelos mejoran cada vez más", remarcó.
Jamin Ball, socio de Altimeter Capital, conoció a Madani hace unos 18 meses y entabló una relación cercana con él durante un congreso de biología en San Diego el año pasado. Según Ball, hay una oportunidad enorme en la posibilidad de que los científicos pasen del hallazgo fortuito de medicamentos al diseño personalizado. "Creemos que la próxima frontera de la IA será la biología y el descubrimiento de fármacos", agregó.
"Aún estamos en una fase muy temprana", dijo Madani, al comparar el momento actual de la biología impulsada por inteligencia artificial con los primeros años de internet. "Si logramos tener una máquina que realmente permita programar la biología, contaremos con una avalancha de soluciones revolucionarias", concluyó.
*Con información de Forbes US.
