Takeda profundiza su impulso en el descubrimiento de medicamentos con IA con un acuerdo de 1,7 mil millones de dólares con Iambic

Por Kamal Choudhury

9 de febrero (Reuters) - Iambic, una empresa privada, anunció el lunes que ha firmado una asociación plurianual valorada en más de 1.700 millones de dólares con Takeda Pharmaceutical de Japón para utilizar inteligencia artificial para ayudar a diseñar fármacos de molécula pequeña dirigidos al cáncer y enfermedades gastrointestinales.

Según el acuerdo, Iambic recibirá pagos iniciales y podría ganar más de 1.700 millones de dólares en hitos de desarrollo y comerciales, además de regalías sobre las ventas.

Este acuerdo marca el movimiento más reciente de Takeda para incorporar la inteligencia artificial en sus operaciones de investigación, tras un acuerdo similar con Nabla Bio el año pasado enfocado en medicamentos basados en proteínas.

Los desarrolladores de medicamentos recurren cada vez más a tecnologías de IA para acelerar el descubrimiento y reducir costes, y los expertos predicen que los plazos podrían reducirse a la mitad en los próximos años.

Takeda también obtendrá acceso a NeuralPLexer, el modelo de Iambic que predice cómo las moléculas de los fármacos se unen a las proteínas.

El director ejecutivo de Iambic, Tom Miller, dijo a Reuters que comprender la estructura de las proteínas es fundamental en el desarrollo de medicamentos.

"Si no sabes la forma de lo que intentas abordar... es como intentar hacer una escultura en la oscuridad", afirmó.

El descubrimiento tradicional de medicamentos puede llevar unos seis años antes de que un compuesto llegue a los ensayos clínicos.

Iambic señaló que su enfoque, que combina predicciones de IA con laboratorios automatizados, puede acortar ese plazo a menos de dos años.

El director científico de Takeda, Christopher Arendt, dijo que la tecnología podría acortar significativamente los plazos de investigación, aunque la velocidad es solo parte del atractivo.

"Cuando empiezas a añadir un motor de inteligencia artificial al desarrollo de fármacos de molécula pequeña, significa que puedes avanzar más rápido", dijo Arendt en una entrevista, añadiendo que la calidad molecular es igualmente crítica.

Miller afirmó que las herramientas de IA pueden ahorrar meses de trabajo de laboratorio tradicional, pero "lo más importante es crear algo que antes no se podía lograr".

(Reportaje de Kamal Choudhury en Bengaluru; Edición de Tasim Zahid)