Una apuesta importante en el descubrimiento de fármacos impulsado por AI
La carrera para usar inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento de fármacos farmacéuticos ha atraído capital enorme de inversores que creen que el proceso tradicional de desarrollo de fármacos —que toma un promedio de 12 años y $2.6 mil millones para llevar un solo fármaco desde el descubrimiento hasta la aprobación— es maduro para la compresión a través de la automatización inteligente. En este panorama entra Earendil Labs, una empresa de biotecnología con AI de origen chino que acaba de cerrar una ronda de financiación previa a IPO de $787 millones, una de las recaudaciones únicas más grandes en el espacio de descubrimiento de fármacos con AI y una validación del apetito de los inversores por empresas que están haciendo progreso creíble hacia terapéuticos diseñados con AI.
La ronda de financiación, que valora Earendil en una cifra que la coloca entre las empresas de biotecnología privadas más capitalizadas del mundo, llega cuando la empresa se prepara para lo que las fuentes describen como un posible oferta pública inicial en United States u Hong Kong, o potencialmente ambas. El tiempo y lugar específicos no han sido confirmados, pero la etiqueta previa a IPO en la ronda sugiere que la empresa y sus inversores creen que las condiciones del mercado público en los próximos 12 a 18 meses son favorables para una salida a bolsa.
Qué hace Earendil
Earendil Labs fue fundada por investigadores con antecedentes en instituciones académicas líderes de China y empresas farmacéuticas, con trabajo de desarrollo temprano realizado principalmente en China y expansión global posterior a United States y Europe. La plataforma central de la empresa utiliza modelos AI generativos entrenados en datos de estructura de proteínas, interacción molecular y resultados clínicos para identificar y optimizar candidatos de fármacos en clases objetivo que históricamente han sido difíciles para enfoques convencionales de descubrimiento de fármacos.
La empresa ha sido particularmente activa en el desarrollo de tratamientos para cánceres y enfermedades neurodegenerativas —dos de las áreas de mayor necesidad no satisfecha en medicina y dos categorías donde la complejidad de la biología subyacente ha derrotado a muchos programas convencionales de descubrimiento de fármacos. La plataforma AI de Earendil, según la empresa, ha generado varios candidatos en fase clínica en estas áreas que están progresando a través de ensayos de Fase 1 y Fase 2, representando un pipeline en el que los inversores apuestan producirá aprobaciones comercialmente significativas.
Complejidad geopolítica
La etiqueta de origen chino en Earendil no es incidental. La empresa fue fundada y desarrollada inicialmente en China, y una parte significativa de sus operaciones de investigación, activos de datos y equipo directivo se basan allí. Esto crea un conjunto de complicaciones geopolíticas que se han vuelto cada vez más relevantes para la inversión en biotecnología a medida que las relaciones US-China se han deteriorado y a medida que el escrutinio regulatorio y legislativo de empresas conectadas con China en sectores sensibles se ha intensificado.
La Ley BIOSECURE, que ha estado bajo consideración del Congreso en varias formas, restringiría que las agencias federales estadounidenses y ciertas entidades conectadas con US hagan negocios con biotecnológicas chinas consideradas como presentando riesgos de seguridad nacional. Aunque Earendil no ha sido específicamente nombrada en estas discusiones, la categoría de empresas de descubrimiento de fármacos habilitadas por AI con orígenes chinos es una que los legisladores y reguladores están observando cuidadosamente. Los inversores previos a IPO de la empresa y sus posibles aseguradoras de IPO tendrán que navegar cuidadosamente estas corrientes regulatorias si están persiguiendo una cotización en US.
Earendil ha reportadamente tomado medidas para establecer una estructura organizativa que separe sus operaciones en US y China, creando un cortafuegos corporativo diseñado para abordar las preocupaciones regulatorias sobre acceso a datos y transferencia de tecnología. Que esta estructura es suficiente para satisfacer a los reguladores estadounidenses e inversores institucionales potenciales que están sujetos a restricciones en inversiones conectadas con China permanece por determinarse.
El panorama más amplio del descubrimiento de fármacos con AI
Earendil compite en un sector en rápida expansión que incluye Isomorphic Labs (la derivación de descubrimiento de fármacos de Google DeepMind), Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine, Exscientia y un número creciente de startups bien capitalizadas. El sector recibió un impulso de credibilidad significativo del éxito de AlphaFold, el sistema de predicción de estructura de proteínas de DeepMind, que resolvió un problema que había desafiado a los biólogos estructurales durante décadas y que ahora ha sido utilizado en las etapas iniciales de programas de descubrimiento de fármacos en esencialmente todas las principales compañías farmacéuticas.
La generación actual de plataformas de descubrimiento de fármacos con AI está intentando ir más allá de la predicción de estructura para abordar el problema más difícil de predecir cómo una molécula interactuará con un objetivo de una manera que produce el efecto terapéutico deseado sin efectos secundarios intolerables —esencialmente, predecir el éxito clínico en lugar de solo estructura molecular. Este es un problema sustancialmente más difícil, y el campo aún no ha producido un fármaco descubierto por AI de referencia que haya logrado aprobación regulatoria y éxito comercial a escala. Earendil y sus pares están apostando —e inversores de $787 millones también están apostando— que serán entre los primeros en alcanzar ese hito.
Este artículo se basa en informes de endpoints.news. Lea el artículo original.
