Si la cofundadora de Verge Genomics tiene razón, el tipo de tecnología que nos permite navegar la web en busca de “camisetas de beisbol japonesas” y encontrar el jersey de Hokkaido Nippon-Ham Fighters en 49.99 dólares servirá para descubrir la cura del alzhéimer.
Y eso es solo el principio. La compañía de Alice Zhang haría que la investigación farmacológica tradicional en los laboratorios se vuelva más obsoleta que una carreta de caballos en una autopista de ocho carriles. La mayor parte de los medicamentos de las grandes farmacéuticas ha pasado por el concienzudo proceso de la investigación de laboratorio y las pruebas clínicas, el cual demora entre 10 y 15 años y cuesta hasta 2,000 millones de dólares. Pero Verge pretende demostrar cómo digitalizar ese proceso analógico. Y todos sabemos lo que ocurre cuando algo pasa de lo analógico a lo digital: los costos se desploman y la oferta se dispara. La gente que solía comprar un álbum de vinilo por 12 dólares ahora puede descargarlo en streaming desde Spotify por casi nada. Y Verge Genomics ofrece el potencial de una transformación parecida en el sector farmacéutico.
Verge ha recibido una buena dosis de atención, en parte porque Zhang —una CEO de 28 años que interrumpió su doctorado— jura que utilizará la inteligencia artificial para encontrar tratamientos dirigidos a enfermedades neurológicas hasta ahora incurables. Esta es su historia: Zhang ingresó en la Universidad de California, Los Ángeles, para hacer un doctorado en neurociencias, pero se sintió muy frustrada con el ritmo del desarrollo farmacéutico. Según me cuenta, los investigadores farmacéuticos suelen trabajar en un gen a la vez, en busca de una “llave” que apague algún tipo de enfermedad como el alzhéimer o párkinson. Sin embargo, esas enfermedades suelen estar ocasionadas por interacciones de redes de genes complejas, y existen pocas herramientas para entender dichas redes. Como parte de su programa de doctorado, Zhang escribió un software que busca esas redes, una estrategia que le inspiró el algoritmo utilizado en el motor de búsquedas de Google.
Al principio, Zhang buscó redes de genes que pudieran ayudar a regenerar los nervios después de una lesión. Su primer logro fue encontrar un compuesto que ayudó a unos ratones a recuperar el uso de sus patas después de haberlas aplastado. Los ratones mejoraron cuatro veces más rápido que con los procesos de recuperación naturales (no le pregunté cómo aplastaron las patas de los roedores. ¿Tal vez con aplanadoras diminutas que conducían ratas pandilleras?). “Otros probaron miles de medicamentos, sin resultados”, informa. Pero con su software, halló rápidamente un fármaco que funcionó.
Zhang llegó a la conclusión de que escribir una tesis doctoral que solo leería un puñado de científicos no iba a tener el impacto que pretendía. Creció con mentalidad de activista (en la década de 1970, su padre fue parte del movimiento chino Muralla de la Democracia, pero huyó a Estados Unidos en los años 80), y tenía la impresión de que debía comercializar su trabajo. “Para gran irritación de mis padres, renuncié a escasos tres meses de graduarme”, confiesa. Luego, cofundó Verge con el ingeniero biomédico Jason Chen, y el dúo consiguió un espacio en la aceleradora de startups de Silicon Valley, Y Combinator. En 2015, Verge recibió 4 millones de dólares en capital de riesgo, con los que la compañía contrató neurocientíficos y científicos computacionales, a quienes metió en una oficina y los hizo construir una inteligencia artificial sofisticada que mapea interacciones entre los genes que intervienen en una enfermedad neurológica. Una vez que tienen los mapas de las redes, el software de Verge busca medicamentos que puedan afectar, simultáneamente, a todos los genes de la red para, en esencia, “apagar” la enfermedad. El software es capaz de buscar millones de respuestas posibles en el tiempo que un humano tardaría en montar un experimento de laboratorio.
Como sucede con cualquier inteligencia artificial, el secreto estriba en la enorme cantidad de datos, y esos datos han explotado en los últimos años, gracias a las pruebas genéticas baratas y fáciles de realizar. A fin de conseguir conjuntos de datos enormes para alimentar su inteligencia artificial, Verge se asoció con la Universidad de Columbia y otras tres, y también forjó otra relación con los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto de Investigación Scripps y la Universidad de Tecnología de Dresde.
Zhang considera que, en los próximos cinco años, Verge comenzará los ensayos clínicos con un fármaco para la enfermedad de Lou Gherig (esclerosis lateral amiotrófica). “Una vez que tengamos el primer éxito con una enfermedad, lo que hacemos será fácilmente escalable”, asegura. Conforme Verge y otras compañías refinan sus estrategias de inteligencia artificial para descubrir medicamentos, emergerán con rapidez los tratamientos para padecimientos neurológicos, incluida la enfermedad de Alzheimer. “Nuestra plataforma de software podrá descubrir no uno, sino docenas de fármacos de miles de millones de dólares”, afirma Zhang.
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Verge no es la única empresa que visualiza esta tendencia hacia la farmacología de base en inteligencia artificial. Atomwise, fundada por investigadores en esta inteligencia de la Universidad de Toronto, colabora con la Universidad de Stanford, IBM, Merck y otras dos docenas de compañías y laboratorios de investigación. Atomwise utiliza la tecnología de aprendizaje automático para estudiar la manera como las moléculas farmacológicas interactúan y se unen a las moléculas objetivo del cuerpo, y promete hacer predicciones sobre compuestos antes de probarlos en el laboratorio. Eso podría acelerar enormemente el descubrimiento de fármacos eficaces. Investigadores de IBM han estado desarrollando herramientas de inteligencia artificial que pueden buscar patrones en los efectos secundarios de los medicamentos y hacen predicciones sobre otros trastornos que podrían tratarse con un fármaco. Una compañía llamada ID Genomics está usando el aprendizaje automático para predecir cuáles antibióticos serán más eficaces en determinados bichos, con objeto de ayudar a los pacientes a mejorar más pronto con menos pastillas.
Zhang anticipa el surgimiento de una nueva generación de compañías farmacéuticas fundamentadas en software y computación. Según un análisis reciente de Morgan Stanley, digitalizar el descubrimiento de medicamentos podría ahorrar un promedio de 330 millones de dólares por fármaco aprobado. Y las grandes farmacéuticas se verán forzadas a sumarse a esta tendencia, afirma Ricky Goldwasser, coautora del informe; de lo contrario, terminarán anquilosadas como Sears, una compañía que nunca hizo la transición a la era digital.
Por supuesto, la caída en los precios de los medicamentos será una ganancia tremenda para el público. Pero la victoria sería mucho mayor para la inteligencia artificial si nos ayuda a combatir enfermedades neurológicas como el alzhéimer, que afecta a 5.5 millones de estadounidenses. Eso sería un resultado muy superior para la tecnología de búsqueda que limitarnos a esperar que, un día, Google responda a la pregunta: “¿En dónde están mis llaves?”.
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Publicado en cooperación con Newsweek / Published in cooperation with Newsweek
