MSD, que ha liderado el mercado mundial de fármacos oncológicos con el inmunoterápico contra el cáncer Keytruda, ha puesto dinero en tecnología de diseño de proteínas basada en inteligencia artificial (IA). El objetivo pasa por asegurarse datos experimentales con los que entrenar esos modelos, para identificar candidatos a nuevos medicamentos con más rapidez y precisión.
MSD ha firmado con la empresa de diseño de fármacos con IA Protillion Biosciences un acuerdo de investigación conjunta y licencia por un máximo de 510 millones de dólares, equivalente a unos 770.000 millones de wones. Protillion recibirá un pago inicial no divulgado y podrá percibir pagos por hitos en función de los resultados de investigación, desarrollo y comercialización.
La pieza central del acuerdo es la plataforma de diseño de proteínas de Protillion, Prot-MaP. Se trata de una tecnología que genera datos experimentales a gran escala para entrenar una IA de diseño de proteínas y que analiza de forma cuantitativa las características de múltiples grupos de candidatos proteicos.
MSD prevé combinar esta plataforma con sus capacidades de descubrimiento de fármacos para identificar varios candidatos terapéuticos.
IA en el desarrollo de fármacos: la clave son los buenos datos
Aplicar la IA al desarrollo de medicamentos no depende solo de la potencia de cálculo. Para aprender bien, estos sistemas necesitan datos experimentales de alta calidad. Si los datos son insuficientes o están sesgados, la IA puede ofrecer predicciones plausibles de candidatos con una probabilidad real baja de llegar a desarrollarse.
Prot-MaP, de Protillion, se centra en reducir este tipo de problemas. Genera los datos de entrenamiento que necesita una IA de diseño de proteínas y facilita la comparación de las características de innumerables candidatos proteicos.
El diseño de proteínas es clave en el desarrollo de biofármacos como los tratamientos con anticuerpos, los anticuerpos biespecíficos y los conjugados anticuerpo-fármaco (ADC). La precisión con la que un tratamiento se une a una diana relacionada con la enfermedad, su estabilidad de funcionamiento en el organismo y la reducción de uniones innecesarias determinan el éxito del desarrollo.
Protillion sostiene que esta tecnología puede ayudar a encontrar candidatos a biofármacos sofisticados que resultan difíciles de lograr con métodos convencionales. Por ejemplo, puede utilizarse para analizar anticuerpos cuyas propiedades de unión cambian en determinadas condiciones de acidez o candidatos proteicos que apuntan a varias dianas a la vez.
No obstante, en este acuerdo no se han hecho públicos ni dianas de enfermedad concretas ni los nombres de las sustancias candidatas.
Se intensifica la carrera por asegurarse candidatos a biofármacos
El impulso de las farmacéuticas globales a la IA y al descubrimiento de fármacos basado en datos responde a una competencia feroz por asegurarse un pipeline de oncología.
No es solo una cuestión de mercados exteriores. También en Corea del Sur, donde hay muchos pacientes con cáncer, sigue creciendo la demanda de tratamientos de precisión que complementen las limitaciones de las terapias existentes. Según las Estadísticas Nacionales del Registro del Cáncer de 2023, el cáncer más frecuente fue el de tiroides, seguido por el de pulmón, colorrectal, de mama, de estómago, de próstata y de hígado. A medida que el grupo de pacientes se amplía y las estrategias terapéuticas se segmentan por tipo de cáncer, también aumenta la necesidad de desarrollar terapias dirigidas y biofármacos.
MSD mantiene una posición sólida en el mercado de la inmuno-oncología gracias a Keytruda. Sin embargo, las farmacéuticas globales se mueven para asegurarse nuevos candidatos con los que preparar el relevo de sus productos estrella. Las plataformas de diseño de proteínas basadas en IA pueden convertirse en una herramienta para revisar más candidatos con rapidez y seleccionar sustancias con mayor probabilidad de desarrollo.
En esa línea, MSD también ha impulsado recientemente colaboraciones relacionadas con IA, datos y descubrimiento de anticuerpos. El pasado marzo alcanzó con Google Cloud una colaboración por 1.000 millones de dólares, equivalente a unos 1,5 billones de wones. Con Quotient Therapeutics firmó un acuerdo de descubrimiento de fármacos para enfermedad inflamatoria intestinal por un máximo de 2.200 millones de dólares, equivalente a unos 3 billones de wones, y también cerró con Infinimmune una colaboración para el descubrimiento de anticuerpos.
El acuerdo con Protillion se enmarca en esa misma tendencia. Más que una IA que “fabrique” fármacos por sí sola, la operación apunta a reforzar los datos experimentales y los sistemas de análisis destinados a encontrar candidatos a medicamentos con mayor rapidez. Protillion señaló que esta operación es un ejemplo del potencial de su plataforma para resolver problemas complejos de ingeniería de proteínas.
MSD, que necesita preparar motores de crecimiento tras Keytruda, ha destinado una suma considerable a tecnología de diseño de proteínas con IA. En la competencia por desarrollar biofármacos, gana peso la idea de que el factor decisivo sea hasta qué punto se sabe generar e interpretar datos.
