A pesar de los avances científicos en la industria farmacéutica, tan solo un 10% de los medicamentos en desarrollo han llegado a comercializarse. Esta cifra se ha mantenido invariable desde principio de la década de los 1990.
Entre las principales problemáticas en el desarrollo de fármacos está la falta de precisión de los modelos de investigación de laboratorio para replicar el comportamiento de los fármacos en personas reales. Esta disparidad es una razón crucial detrás de los numerosos fracasos en el proceso de desarrollo, contribuyendo significativamente a los costos exorbitantes, que pueden superar los 2.000 millones de dólares por un solo fármaco.
La necesidad de mejorar la relevancia y fiabilidad de los modelos de investigación se presenta como una urgencia, con implicaciones directas en la eficiencia y economía del desarrollo farmacéutico.
De esta manera, Andrei Georgescu, CEO de Vivodyne, compañía que cultiva tejidos humanos en el laboratorio para probar posibles nuevas terapias antes de someterla a ensayos clínicos, explica a Forbes que “estos modelos de IA no crean fármacos sustancialmente mejores que los diseñados por humanos. Esto se debe a que simplemente no hay suficientes datos de laboratorio con los que puedan trabajar los modelos”.
Tecnología de Vivodyne: Prueba de fármacos
Cabe mencionar que antes de que un fármaco se someta a ensayo en humanos, en la mayoría de los casos se debe probar en células individuales o en animales, lo cual da una idea a los científicos de cómo funcionan en dichos contextos, pero no se proporciona información sobre cómo funcionan en un paciente real.
Para ampliar este espectro, la empresa de Georgescu, Vivodyne, está construyendo tejidos de órganos humanos en el laboratorio que puedan utilizarse para pruebas preclínicas de posibles fármacos, así como de sistemas de inteligencia artificial que pueden recopilar y analizar de forma rápida los datos de esas pruebas.
De hecho, este miércoles 29 de noviembre, la empresa reveló haber cerrado con éxito una ronda de financiamiento inicial de US$ 38 millones de dólares, siendo liderada por Khosla Ventures. Además, participaron en la ronda Bison VC, MBX Ventures, Kairos Ventures y CS Ventures. Este respaldo financiero proporcionará a la empresa los recursos necesarios para avanzar en sus iniciativas y llevar a cabo sus planes estratégicos.
La propuesta de la empresa en cuestión busca reemplazar los modelos unicelulares de laboratorio a gran escala y los ensayos con animales que actualmente prevalecen en el mercado. Estos métodos, aunque eficientes para pruebas a gran escala en enfermedades infecciosas o ciertos tipos de cáncer, presentan limitaciones para abordar enfermedades más complejas. La iniciativa pretende ofrecer una alternativa más efectiva y específica para el desarrollo de tratamientos, superando las limitaciones y complejidades asociadas con los métodos convencionales.
¿Cómo se desarrolló esta tecnología?
La tecnología de Vivodyne proviene de investigaciones realizadas por Georgescu durante su tiempo en el laboratorio de Dan Huh, de 49 años, en la Universidad de Pensilvania. Huh fue un investigador clave en el desarrollo del primer “órgano en un chip”, una innovadora tecnología que permitía la construcción de modelos a pequeña escala de sistemas biológicos para investigaciones de laboratorio.
En la primavera de 2021, ambos fundaron Vivodyne en un garaje cercano al campus de Pensilvania, marcando el inicio de su enfoque emprendedor para llevar adelante esta tecnología disruptiva.
La innovación tecnológica aborda principalmente la capacidad para cultivar 22 tipos de tejido humano que se utilizan para modelar el flujo sanguíneo y otras interacciones de distintas partes del cuerpo, en lugar de una sola célula.
Además de desarrollar modelos de sistemas de órganos, esta tecnología tiene la capacidad única de exponer esos órganos a diversas enfermedades. Esto permite simular de manera realista cómo un fármaco podría tratar una enfermedad específica. Por ejemplo, Vivodyne puede cultivar tejido pulmonar, infectarlo con una enfermedad respiratoria y evaluar diferentes tratamientos, documentando los resultados. Esto posibilita la generación de datos clínicos humanos antes de llevar a cabo ensayos clínicos y pruebas en personas reales, proporcionando una herramienta valiosa para la investigación y desarrollo de tratamientos médicos.
Por su parte, Alex Morgan, socio de Khosla Ventures, detalla que “es precisamente esta escalabilidad lo que más le entusiasma de esta inversión. No solo es prometedora para mejorar el descubrimiento de fármacos, sino también proporciona datos útiles que los sistemas de aprendizaje automático pueden utilizar para ayudar a las empresas biotecnológicas a diseñar mejores medicamentos”.
