DeepMind de Google llevará fármacos diseñados por IA a pruebas en humanos

La confianza de los inversores en Isomorphic Labs se ha materializado en una ronda de 600 millones de dólares cerrada en abril de 2025, liderada por Thrive Capital. El presidente de la compañía, Colin Murdoch, sostiene que su objetivo es crear un futuro donde “hacer clic en un botón basta para obtener el diseño de un fármaco contra una enfermedad específica”.

Este impulso financiero llega en un momento en que la filial farmacéutica de Google DeepMind se prepara para iniciar los primeros ensayos clínicos en humanos con medicamentos desarrollados íntegramente por inteligencia artificial.

La noticia, difundida por Fortune, confirma que Isomorphic Labs ha logrado lo que hasta hace poco parecía inalcanzable: diseñar fármacos contra el cáncer utilizando únicamente algoritmos, sin intervención humana directa en el proceso molecular.

Murdoch detalla que “hoy mismo hay personas colaborando con IA” en las oficinas londinenses de la empresa para avanzar en estos tratamientos, y el siguiente paso ya está definido: probar estos compuestos en personas reales.

El origen de este avance se remonta a 2020, cuando AlphaFold, el sistema desarrollado por DeepMind, revolucionó la predicción de estructuras de proteínas al resolver el problema de anticipar el plegamiento proteico a partir de la secuencia de aminoácidos.

Este hito científico sentó las bases para la creación de Isomorphic Labs en 2021, con la misión de aplicar esa tecnología al diseño de medicamentos. En 2024, la empresa firmó acuerdos con dos referentes del sector, Novartis y Eli Lilly, lo que validó su enfoque y le proporcionó el respaldo necesario para avanzar hacia los ensayos clínicos.

El sector farmacéutico enfrenta un desafío considerable: solo el 10% de los medicamentos que llegan a ensayos clínicos logran la aprobación final. El resto fracasa tras consumir millones de dólares y años de trabajo. Isomorphic Labs busca transformar estas cifras mediante el uso de IA para diseñar moléculas más precisas desde el inicio, lo que podría reducir costes y acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos.

Las áreas prioritarias para la compañía son la oncología y la inmunología, campos donde las opciones terapéuticas siguen siendo limitadas. La capacidad de AlphaFold para modelar interacciones moleculares complejas abre la puerta a tratamientos personalizados y a una velocidad de desarrollo que antes resultaba inalcanzable.

El equipo de Isomorphic Labs integra farmacólogos tradicionales con ingenieros expertos en IA, una combinación que podría acelerar la lucha contra enfermedades complejas.

No obstante, persisten retos significativos. La transparencia de los algoritmos y la ética en el uso de IA en medicina generan debates intensos. Además, la eficacia demostrada en simulaciones informáticas debe validarse en personas reales, un paso que representa una barrera crítica.

Google ha mostrado en repetidas ocasiones la capacidad de su IA para abordar desafíos científicos, desde descifrar secuencias de ADN extremadamente largas hasta desarrollar nuevas capacidades de procesamiento de vídeo. Su modelo más avanzado, Gemini 2.5 Pro, ya incorpora funciones que hace pocos años parecían inalcanzables.

En los próximos meses, se pondrá a prueba si los medicamentos diseñados por algoritmos pueden superar la fase de ensayos clínicos en humanos. Si lo logran, se abrirá la puerta a una medicina más rápida, menos costosa y potencialmente más eficaz. Si no, la espera por una tecnología madura continuará, aunque la magnitud de la inversión y el talento involucrado en el proyecto sugiere que las probabilidades de éxito son considerables.

DeepMind es una empresa británica de inteligencia artificial fundada en 2010 y adquirida por Google en 2014. Su objetivo principal es desarrollar sistemas de IA avanzados que resuelvan problemas complejos, tanto científicos como tecnológicos, utilizando técnicas de aprendizaje y redes neuronales.

Por otro lado, es reconocida internacionalmente por hitos como el desarrollo de AlphaGo, el primer sistema que derrotó a un campeón mundial de Go, y por sus investigaciones en áreas como el procesamiento de lenguaje natural, la optimización energética y el modelado de proteínas. Los avances logrados por la compañía han contribuido al progreso de la inteligencia artificial aplicada en distintos sectores.