Bristol Myers Squibb se asoció con la startup de aprendizaje automático Insitro, en un nuevo acuerdo de 70 millones de dólares para encontrar nuevos medicamentos para la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), un padecimiento mortal también conocido como ‘enfermedad de Lou Gehrig’.
El acuerdo de cinco años, que incluye un pago inicial de 50 millones, más otros 20 millones en incentivos a corto plazo, es la última señal de que las compañías farmacéuticas piensan que el aprendizaje automático podría desenredar algunas de las enfermedades más difíciles de tratar.
Si la investigación tiene éxito en encontrar candidatos a fármacos, Insitro podía recibir más de 2 mil millones en pagos por descubrimiento, desarrollo e hitos comerciales, así como regalías sobre la venta de productos.
‘El aprendizaje automático y los datos generados por plataformas experimentales novedosas ofrecen la oportunidad de repensar cómo descubrimos y diseñamos medicamentos novedosos’, dijo Richard Hargraves, vicepresidente senior de Bristol Myers. ‘El enfoque de Insitro es novedoso y combina el aprendizaje automático y la biología a escala’.
El acuerdo es el último de una serie de alianzas entre farmacéuticos con empresas emergentes de inteligencia artificial. En septiembre, Bayer firmó un pacto con Repercusion Pharmaceuticals para utilizarla la IA para encontrar nuevos medicamentos para la fibrosis pulmonar y otras enfermedades fibrióticas. El acuerdo incluyó un pago inicial de 30 millones y 50 millones en fondos de capital por parte de la división de inversiones de Bayer.
En el acuerdo de Insitro, el objetivo es unir métodos modernos de aprendizaje profundo con ciencia de laboratorio húmedo a escala masiva, para obtener conocimientos que conduzcan al nuevos candidatos a fármacos para la ELA y la demencia frontotemporal, otra enfermedad cerebral incurable y la forma más común de demencia en personas menores de 60 años.
Insitro ya tiene un acuerdo con Gilead Sciences para desarrollar tratamientos para la esteatohepatitis no alcohólica, una enfermedad del hígado. Está respaldado con 243 millones en fondos de riesgo de Arch Ventures Partners, Andreessen Horowicz, el gigante de fondos mutuos T. Rowe Price Associates y otros.
El aprendizaje automático es muy adecuado para enfermedades complicadas como la ELA, donde hay pistas de la genética pero las posibles causas son tan numerosas que es difícil para la mente humana entenderlo dijo Koller, ex profesor de informática de la Universidad de Stanford y MacArthur.
Al utilizar la computadora para analizar cantidades masivas de datos de las células de las neuronas motoras en el laboratorio, algunas con varios defectos genéticos y otras derivadas de pacientes con casos esporádicos, el equipo de Koller espera comprender qué tipos de compuestos experimentales pueden hacer que las células sean más saludables y en qué circunstancias.
‘Si funciona, el aprendizaje automático analizará esas células y descubrirá los perfiles que corresponden a sano versus enfermo’, dijo Koller. ‘Luego, cuando tenga esa caracterización, puede buscar una intervención que tome una célula que estaba enferma y la mueva a un estado saludable’.
