Solo un 10% de los medicamentos en desarrollo llegan a comercializarse. Esta cifra se mantuvo prácticamente invariable desde principios de la década de 1990, a pesar de los avances científicos: genómica, sistemas automatizados para realizar experimentos e inteligencia artificial.
Una de las principales razones es que los modelos de investigación de laboratorio no reflejan con exactitud el comportamiento de los fármacos en una persona real. Es algo que debe cambiar, ya que los múltiples fracasos son una de las principales razones por las que el desarrollo de un solo fármaco puede costar más de 2.000 millones de dólares.
Andrei Georgescu, CEO de Vivodyne, 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.
El proceso de prueba de los fármacos
Antes de que un fármaco se someta a ensayos en humanos, la mayoría de las veces se prueba en células individuales o en animales, lo que da a los científicos una buena idea de cómo funciona en esos contextos, pero no de cómo funciona en un paciente real. "Los datos de los que disponemos para crear y validar estos fármacos no se pueden trasladar a la complejidad de los seres humanos".
Ahí es donde entra la empresa de Georgescu, Vivodyne. Está construyendo tejidos de órganos humanos en el laboratorio que pueden utilizarse para pruebas preclínicas de posibles fármacos, así como sistemas de IA que pueden recopilar y analizar rápidamente los datos de esas pruebas.
Se trata de un sustituto de los modelos de laboratorio unicelulares a gran escala o de los ensayos con animales que dominan el mercado actual, que permiten realizar pruebas a gran escala para tratar enfermedades infecciosas o determinados tipos de cáncer, pero que también requieren mucho trabajo y no son tan útiles para enfermedades más complejas.
El miércoles, la empresa anunció que consiguió una ronda semilla de 38 millones de dólares liderada por Khosla Ventures. Bison VC, MBX Ventures, Kairos Ventures y CS Ventures también participaron en la ronda.
¿Cómo surgió esta tecnología?
La tecnología de Vivodyne surgió de las investigaciones de Georgescu mientras trabajaba en el laboratorio de Dan Huh, de 49 años, en la Universidad de Pensilvania. Huh fue uno de los investigadores clave del primer "órgano en un chip", una tecnología que permitió a los científicos construir modelos a pequeña escala de sistemas biológicos para la investigación en laboratorio. Ambos fundaron Vivodyne en la primavera de 2021 en un "garaje justo al lado del campus de Pensilvania", explica Georgescu, de 33 años.
La innovación tecnológica clave de Vivodyne, dice Georgescu, es la capacidad de cultivar 22 tipos diferentes de tejido humano que se pueden utilizar para modelar el flujo sanguíneo y otras interacciones entre diferentes partes del cuerpo, en lugar de una sola célula.
Además, los sistemas de Vivodyne no sólo cultivan glóbulos rojos normales, sino también glóbulos blancos y otras células que permiten simular respuestas inmunitarias, lo que ofrece a los investigadores una mejor manera de predecir cómo se comportarán en un ser humano vivo.
Además de cultivar modelos de sistemas de órganos, Vivodyne también puede someter esos órganos a distintas enfermedades, de modo que sea posible simular realmente cómo podría tratar un fármaco esa enfermedad. Por ejemplo, Vivodyne puede cultivar tejido pulmonar, infectarlo con una enfermedad respiratoria y someterlo a distintos tratamientos, catalogando los resultados. "Así podemos generar datos clínicos humanos antes de realizar ensayos clínicos y pruebas en personas reales", explica.
Lo que hace especialmente prometedores los modelos tisulares de Georgescu es su escalabilidad, que supera con creces los procesos actuales de cultivo de tejidos para la investigación académica. "Podemos cultivar decenas de miles de estos tejidos a la vez", afirmó. Con reproducibilidad y un control extremadamente estricto gracias a la automatización robótica total del proceso.
Alex Morgan, socio de Khosla Ventures, afirma que es precisamente esta escalabilidad lo que más le entusiasma de esta inversión. No sólo es prometedora para mejorar el descubrimiento de fármacos, explica a Forbes, sino que también proporciona datos útiles que los sistemas de aprendizaje automático pueden utilizar para ayudar a las empresas biotecnológicas a diseñar mejores medicamentos.
"Se están recopilando tantos datos" que pueden ser interpretados por los sistemas de inteligencia artificial, afirma, que ayudarán a Vivodyne a ser un gran impulsor para sus clientes.
En cuanto a esos clientes, Georgescu afirma que Vivodyne ya trabaja con varias empresas, tanto para ayudarles en el desarrollo preclínico de fármacos como para resolver problemas de resultados decepcionantes en ensayos con humanos. Con la nueva inyección de capital de esta ronda de financiación inicial, explica a Forbes, Vivodyne va a poder desarrollar más sistemas de tejidos para su plataforma, aumentar su automatización y reforzar su base de talento.
El objetivo global de su empresa, según Georgescu, es convertirla en el equivalente biológico de un "centro de datos a gran escala" que proporcione a los científicos capacidades sin precedentes para investigar enfermedades humanas. "Ese es el futuro hacia el que trabajamos".
*Con información de Forbes US