La industria farmacéutica acelera las inversiones en plataformas de IA (AI platforms) con importantes asociaciones
La industria farmacéutica ha comenzado 2026 con un giro estratégico decisivo, pasando de pilotos experimentales de IA a inversiones sustanciales en infraestructura. En una ráfaga de anuncios de alto perfil este enero, gigantes del sector como Eli Lilly, GSK y Pfizer han consolidado asociaciones plurianuales con startups de IA emergentes. Estas colaboraciones—con Chai Discovery, Noetik y Boltz, respectivamente—marcan una evolución significativa en el descubrimiento de fármacos, desplazando el enfoque hacia modelos fundacionales (foundation models) capaces de "ingenierizar" la biología con precisión determinista en lugar de métodos probabilísticos tradicionales.
Eli Lilly recurre a Chai Discovery para el diseño de terapéuticos biológicos (biologic therapeutics)
Eli Lilly ha establecido una colaboración estratégica con la empresa con sede en San Francisco Chai Discovery para acelerar el diseño de nuevos terapéuticos biológicos (biologics). Esta asociación aprovecha la plataforma de IA propietaria de Chai, específicamente su modelo insignia Chai-2, reconocido como la primera plataforma de diseño de anticuerpos zero-shot (zero-shot antibody design platform) capaz de alcanzar tasas de éxito experimental de dos dígitos.
Bajo los términos del acuerdo, Chai Discovery desplegará su plataforma de IA "fronteriza" para apoyar los esfuerzos de descubrimiento de fármacos de Lilly en múltiples dianas. Un componente crítico de este pacto es el desarrollo de un modelo de IA hecho a medida, entrenado exclusivamente con el vasto conjunto de datos propietarios de Lilly. Este modelo personalizado tiene como objetivo adaptar las capacidades generativas (generative) de Chai a los flujos de trabajo de descubrimiento específicos de Lilly, comprimiendo efectivamente los plazos para identificar candidatos a fármacos viables de meses a solo semanas.
"Nuestra colaboración con Lilly reúne las fortalezas de ambas organizaciones", declaró Josh Meier, CEO de Chai Discovery. Enfatizó que la asociación va más allá del simple acceso a modelos, con el objetivo de "ampliar los límites del descubrimiento de fármacos en etapa temprana habilitado por IA". El anuncio sigue a la exitosa ronda de financiación Serie B (Series B funding round) de Chai Discovery en diciembre de 2025, que valoró a la compañía en 1.300 millones de dólares, subrayando la alta confianza del mercado en su suite de diseño molecular generativo (generative molecular design suite).
GSK apuesta $50 millones por los modelos de célula virtual de Noetik
En un acuerdo que destaca la creciente importancia de la biología espacial (spatial biology), GSK ha comprometido 50 millones de dólares en capital inicial para asociarse con la biotech nativa de IA Noetik. Este acuerdo de cinco años se centra en revolucionar la investigación en oncología, específicamente para el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC) y el cáncer colorrectal (CRC).
El núcleo de esta asociación son los modelos fundacionales (foundation models) OCTO-VC (Virtual Cell). A diferencia de los modelos de lenguaje estándar aplicados a la biología, OCTO-VC es un modelo de transcriptómica espacial (spatial transcriptomics) entrenado mediante aprendizaje auto-supervisado (self-supervised learning) utilizando, probablemente, el conjunto de datos de biología espacial más grande en oncología. Simula la biología tumoral humana prediciendo la expresión génica, los estados celulares y las interacciones tumor-inmune dentro de su contexto de vecindario local.
Kim Branson, responsable global de IA y aprendizaje automático en GSK, señaló que la integración de estos modelos tiene el potencial de profundizar significativamente la comprensión de la biología del cáncer. "El enfoque de Noetik para generar datos espaciales de alta calidad a escala para entrenar modelos fundacionales es novedoso", dijo Branson.
Esta colaboración representa un cambio hacia la "ingeniería determinista" (deterministic engineering) de fármacos contra el cáncer. Al simular la biología del paciente con "modelos del mundo" (world models), GSK pretende alejarse del enfoque tradicional de la industria de "tiros a puerta". El acuerdo incluye no solo el pago inicial de 50 millones de dólares, sino también hitos a corto plazo y tarifas de suscripción continuas, validando un nuevo modelo de negocio para las biotechs de IA que se centra en licenciar infraestructura en lugar de solo desarrollar activos.
Pfizer y Boltz: construyendo el "Linux" del descubrimiento de fármacos
Pfizer ha anunciado una colaboración estratégica con Boltz, un laboratorio de investigación de IA aplicada conocido por su ethos de código abierto (open-source). Esta asociación tiene como objetivo desplegar modelos fundacionales biomoleculares de vanguardia, incluyendo Boltz-2 y BoltzGen, en los programas de descubrimiento preclínico de Pfizer.
La colaboración se distingue por su enfoque en la infraestructura. Boltz perfeccionará sus modelos fundacionales de código abierto utilizando los extensos datos históricos de Pfizer para crear modelos exclusivos y de alto rendimiento para la predicción de estructuras, estimación de afinidad para pequeñas moléculas y diseño de biológicos. Crucialmente, Pfizer retiene la propiedad total de cualquier compuesto descubierto mediante esta iniciativa.
Los analistas de la industria han descrito la estrategia de Boltz como el "Red Hat de la biología", proporcionando un "sistema operativo" empresarial (operating system) para el descubrimiento de fármacos mientras mantiene un núcleo de código abierto. Gabriele Corso, CEO de Boltz, destacó que los científicos de Pfizer estuvieron entre los primeros en adoptar sus herramientas de código abierto. "Esta asociación nos ayuda a llevar nuestra plataforma a un nuevo nivel en términos de precisión, rendimiento e integración", comentó Corso. El acuerdo coincidió con la ronda de financiación semilla (seed funding round) de 28 millones de dólares de Boltz, lo que señala un fuerte respaldo de los inversores a su enfoque centrado en la infraestructura.
Resumen de las principales asociaciones de enero de 2026
La siguiente tabla resume los aspectos clave de estas tres grandes colaboraciones:
| Company | AI Partner | Primary Focus | Key Technology/Terms |
|---|---|---|---|
| Eli Lilly | Chai Discovery | Biologics & Antibody Design | Chai-2 Model: Zero-shot antibody design. Custom AI: Trained on Lilly’s proprietary data. Goal: Compress discovery from months to weeks. |
| GSK | Noetik | Oncology (NSCLC, CRC) | OCTO-VC: Virtual Cell spatial biology models. Deal: $50M upfront + milestones. Goal: Deterministic engineering of cancer drugs. |
| Pfizer | Boltz | Small Molecules & Biologics | Boltz-2/BoltzGen: Open-source foundation models. Strategy: "Red Hat" model refining public models with private data. Goal: Enhance preclinical decision-making accuracy. |
El cambio hacia el descubrimiento de fármacos determinista (deterministic drug discovery)
Estos tres acuerdos, todos anunciados en días consecutivos, ilustran una tendencia más amplia para 2026: la industria farmacéutica está pasando de experimentar con la IA a integrarla como infraestructura central. El foco ha cambiado de la simple automatización al despliegue de modelos fundacionales (Foundation Models)—sistemas de IA a gran escala entrenados con vastos conjuntos de datos biológicos que pueden "comprender" y simular interacciones biológicas.
La transición del descubrimiento probabilístico (tamizar millones de compuestos con la esperanza de un acierto) al diseño determinista (ingenierizar una molécula para que encaje en un perfil de diana específico) promete reducir drásticamente las altas tasas de fracaso asociadas a los ensayos clínicos. A medida que se proyecta que la inversión en plataformas de IA crezca significativamente hasta 2030, estas asociaciones de principios de año marcan el ritmo para un año que probablemente estará definido por la convergencia del silicio y la biología.
