Una firma de investigación de inversiones quería demostrar que la IA podía transformar el desarrollo de medicamentos. No estuvo cerca de fabricar un medicamento. Citrini Research se asoció con Anthropic para comprobar si una versión no publicada de Claude podía ayudar a diseñar un antiveneno contra el escorpión. El proyecto produjo algunos puntos de partida prometedores, pero expertos le dijeron a The Verge que nada de lo producido se parece a un medicamento real.

Citrini es más conocida por un relato de ficción muy difundido que imaginaba una catástrofe económica provocada por la IA. La historia ganó tracción en las redes sociales y sacudió los mercados reales. La firma escribió después una entrada de blog titulada “Queríamos usar Claude para crear un nuevo medicamento. Esto es lo que pasó”. En ella, Citrini admitió que “ninguno de nosotros podía afirmar que supiera algo sobre la IA en lo relacionado con la biología”.

La colaboración comenzó con un obstáculo. Citrini chocó con las barreras de bioseguridad de Claude mientras intentaba que el modelo investigara candidatos a medicamentos. El autor de la publicación dijo que “llamó en masa a cualquier persona de su lista de contactos que trabajara en un laboratorio de IA” hasta encontrar un socio dispuesto. Anthropic aceptó levantar las restricciones y darle al equipo acceso a un modelo más avanzado y no publicado, con una condición: debían trabajar desde sus oficinas. Anthropic también accedió a cubrir la factura de cómputo y de tokens, que sumó poco menos de 50.000 dólares.

El equipo se decidió por el antiveneno contra el escorpión, un tratamiento costoso que puede ser difícil de producir y que a menudo implica inyectar veneno a caballos. El objetivo era usar Claude para diseñar proteínas capaces de unirse a las toxinas del veneno de escorpión. Citrini dotó al modelo con un prompt de 35 páginas y desplegó unos 300 subagentes para buscar proteínas adecuadas.

Anthropic publicó su propio relato, más moderado, sobre el trabajo. Según la compañía, Claude generó casi 320.000 candidatos. El equipo descartó los que se parecían a toxinas conocidas o a proteínas existentes, y quedaron 180 diseños. Trabajando “con Claude”, el equipo añadió 31 más, para un total de 211. Todo el proceso tomó 64 horas.

¿Cómo probaron los investigadores las proteínas diseñadas por Claude?

Citrini envió luego los diseños a dos laboratorios externos: la empresa suiza de biotecnología Adaptyv Bio y Twist Biosciences, con sede en Estados Unidos. Probar si las proteínas podían unirse a sus objetivos previstos costó otros 150.000 dólares, más o menos. No está claro por qué Anthropic no realizó esas pruebas internamente en su laboratorio de biología húmeda en California. Diecisiete proteínas superaron la prueba, y en conjunto se unieron a cuatro de las cinco toxinas de escorpión que el equipo había escogido como objetivo. Ninguna se unió a más de una toxina, según Citrini.

¿Unirse a una toxina hace que un antiveneno funcione?

Incluso un resultado exitoso de unión quedaría muy lejos de un antiveneno. Unirse a una toxina no significa que una proteína pueda neutralizarla, y mucho menos que pueda servir como un tratamiento seguro y eficaz. Citrini lo reconoce, al escribir que “ningún experimento ha probado todavía si realmente detuvieron el efecto de la toxina”.

Los investigadores que revisaron el trabajo dicen que el equipo logró la parte más fácil. “Es algo fácil encontrar un buen aglutinante contra las toxinas de serpientes y escorpiones”, dijo Andreas Hougaard Laustsen-Kiel, profesor de tecnologías de anticuerpos en la Universidad Técnica de Dinamarca. “La parte difícil es convertirlo en un medicamento”.

¿Es el antiveneno contra el escorpión diseñado con IA un medicamento terminado?

Melisa Benard Valle, profesora asistente, y Anne Ljungars, investigadora sénior, ambas de la Universidad Técnica de Dinamarca, fueron más directas en un correo conjunto. “Los resultados son técnicamente prometedores, pero parte del entusiasmo es prematuro”, escribieron, y calificaron los hallazgos como “lejos de ser un medicamento y exagerados”. Según dijeron, aún queda mucho por saber sobre las proteínas diseñadas por Claude, incluida su seguridad, su estabilidad y cómo se comportan en el organismo. A su juicio, la parte más novedosa del proyecto fue el “proceso de descubrimiento autónomo más que los resultados biológicos”.

Andreas Bender, profesor de aprendizaje automático en medicina de la Universidad Khalifa en Abu Dabi y profesor visitante de la Universidad de Cambridge, dijo que el enfoque subyacente no es nuevo. Métodos existentes, como el cribado de alto rendimiento, “a menudo logran encontrar una multitud de aciertos a un costo manejable”, incluso sin IA. Según su relato, diseñar proteínas que se unan a objetivos es “algo” un problema resuelto. La tarea más difícil es convertir esos aglutinantes en tratamientos que funcionen en sistemas vivos. “Es exactamente esa traducción la que falta”, afirmó.

Aun así, Citrini considera que el experimento fue una especie de victoria. La firma sostiene que ofrece una mirada a las oportunidades de inversión que surgen del descubrimiento de fármacos impulsado por IA. Cuando los críticos cuestionaron por qué la firma no llevó la investigación más lejos, Citrini los acusó de “criticar por criticar” y escribió: “Sin ánimo de insistir en el tema, pero somos una firma de investigación de inversiones, no una startup de biotecnología”.

El caso de inversión de la firma está reservado principalmente para los suscriptores de pago. Bloomberg informa que Citrini destacó empresas que participan en la parte de pruebas del desarrollo de medicamentos, entre ellas Charles River Laboratories, que suministra primates para investigación con animales. En un video sobre el experimento, Citrini describió la parte de IA como “gratuita”, aunque Anthropic cubrió los costos de cómputo. The Verge señaló que Anthropic, a pocas semanas de una oferta pública inicial de acciones muy esperada, tiene sus propias razones para promover el potencial de la IA en el desarrollo de medicamentos y en las ciencias de la vida.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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