La carrera por los primeros medicamentos diseñados con IA
La inteligencia artificial dejó de ser una herramienta de soporte para transformarse en un actor central dentro de la industria farmacéutica. OpenAI, Anthropic y Alphabet avanzan sobre uno de los negocios más complejos y rentables del mundo: el descubrimiento de nuevos medicamentos.
La promesa es enorme. Llevar una molécula desde la investigación inicial hasta la aprobación comercial puede tomar entre 10 y 15 años y demandar miles de millones de dólares. El objetivo de estas compañías no es reemplazar a los laboratorios, sino reducir drásticamente los tiempos de identificación de targets terapéuticos, diseño molecular, validación preclínica y preparación regulatoria. OpenAI ya lanzó un modelo específico para esta industria, Anthropic profundiza su integración con Big Pharma y Alphabet apuesta a que sus primeros fármacos entren en ensayos clínicos antes de fin de 2026.
OpenAI: GPT-Rosalind y el desembarco directo en drug discovery
El movimiento más explícito llegó de la mano de OpenAI con el lanzamiento de GPT-Rosalind, presentado el 16 de abril de 2026 como su primer modelo diseñado específicamente para ciencias de la vida.
Nombrado en homenaje a Rosalind Franklin, el sistema fue construido para asistir en bioquímica, descubrimiento de fármacos y medicina traslacional. La empresa lo define como un modelo capaz de sintetizar evidencia científica, generar hipótesis, planificar experimentos y conectar múltiples herramientas científicas en un mismo flujo de trabajo. También puede consultar bases de datos biomédicas, leer papers recientes y sugerir nuevos experimentos.
No se trata todavía de una plataforma abierta al público. GPT-Rosalind está disponible como "research preview" dentro de ChatGPT, Codex y la API para usuarios calificados a través del programa de trusted access. Además, OpenAI lanzó un plugin gratuito para Codex conectado a más de 50 herramientas y fuentes de datos científicas.
Las primeras empresas integradas son gigantes como Amgen, Moderna y Thermo Fisher Scientific. También se sumó Novo Nordisk, que firmó una alianza estratégica para aplicar IA en descubrimiento de drogas, manufactura y operaciones comerciales. Según Reuters, la integración completa está prevista para fines de 2026.
El punto clave: OpenAI todavía no habla de un medicamento propio en fase clínica. Su estrategia es convertirse en la capa de inteligencia que acelera la I+D de las farmacéuticas existentes.
Anthropic: Claude como copiloto regulatorio y clínico
Anthropic avanzó por un camino distinto: en lugar de lanzar una única plataforma de drug discovery, construyó un ecosistema especializado bajo "Claude for Life Sciences".
Desde octubre de 2025 y con una expansión fuerte en enero de 2026, Claude fue adaptado para asistir en todo el ciclo farmacéutico: investigación preclínica, diseño de protocolos, operaciones de ensayos clínicos, selección de pacientes, preparación regulatoria y submissions ante FDA.
La plataforma se conecta con sistemas como ClinicalTrials.gov, Medidata, PubMed, ChEMBL, Open Targets, Benchling y más de 600 herramientas científicas a través de ToolUniverse. También incorpora skills específicas para drafting de protocolos clínicos y respuestas regulatorias.
La señal más fuerte del mercado llegó en abril de 2026: Anthropic incorporó al board a Vas Narasimhan, CEO de Novartis y primer ejecutivo farmacéutico en su directorio.
Según The Wall Street Journal, Anthropic ya trabaja con Eli Lilly, Novo Nordisk y Genmab para acortar los ciclos de desarrollo de medicamentos, además de haber fortalecido sus capacidades en clinical trial management y operaciones regulatorias.
Incluso avanzó con la adquisición de la biotecnología Coefficient Bio, reforzando su apuesta por target discovery y diseño de fármacos. El mensaje es claro: Anthropic quiere ser más que un asistente documental; busca entrar en la arquitectura de decisión científica.
Alfabeto: Isomorphic Labs y la apuesta más ambiciosa
La jugada más agresiva probablemente sea la de Alphabet a través de Isomorphic Labs, la spin-off de Google DeepMind liderada por Demis Hassabis.
Aquí el objetivo no es asistir a investigadores sino diseñar directamente nuevos medicamentos.
La base tecnológica es AlphaFold, el sistema que revolucionó la predicción de estructuras de proteínas, pero Isomorphic fue más allá con su nuevo Drug Design Engine, presentado en 2026. La empresa asegura que el sistema mejora sustancialmente la predicción de interacciones proteína-ligando y permite identificar nuevos binding pockets, priorizar targets y generar moléculas candidatas con mayor precisión y menor costo.
La compañía ya firmó alianzas con Novartis, Eli Lilly y Johnson & Johnson, además de levantar USD 600 millones en financiamiento externo.
Lo más relevante: Hassabis confirmó en Davos que los primeros medicamentos diseñados por IA de Isomorphic Labs entrarán en ensayos clínicos antes de fin de 2026. Ese plazo implica una demora respecto de la meta original de 2025, pero sigue siendo el cronograma más avanzado entre las grandes tecnológicas.
¿Cuándo llegarán los primeros medicamentos "hechos con IA"?
La respuesta depende de qué se entienda por "hechos con IA".
Si se trata de moléculas completamente diseñadas por sistemas de IA y llevadas a clínica, Alphabet parece estar más cerca: finales de 2026 para primeros trials humanos.
Si se trata de acelerar procesos de descubrimiento dentro de Big Pharma, OpenAI y Anthropic ya están operando hoy mismo sobre workflows reales en compañías como Moderna, Amgen, Novo Nordisk, Lilly y Novartis.
Pero todavía hay una advertencia importante: incluso OpenAI reconoce que "solo unos pocos" medicamentos descubiertos o diseñados por IA llegaron a ensayos clínicos, y que la prueba definitiva sigue pendiente. La IA acelera hipótesis; no reemplaza validación biológica, toxicología ni aprobación regulatoria.
La verdadera disrupción no será un único "medicamento hecho por IA", sino el cambio estructural del modelo económico farmacéutico: pasar de una industria basada en prueba y error a una basada en simulación, predicción y diseño computacional.
El laboratorio del futuro ya no será solamente húmedo. También será un centro de datos.
Fuente:
https://www.pagina12.com.ar/2026/04/22/la-carrera-por-los-primeros-medicamentos-disenados-con-ia/