es.wedoany.com Noticia: En octubre de 2025, Eli Lilly anunció la construcción de la supercomputadora más potente jamás creada en la industria farmacéutica. Para febrero de 2026, "LillyPod" entró en funcionamiento, equipada con más de 1000 GPU NVIDIA Blackwell Ultra, proporcionando una capacidad de cómputo superior a 9000 petaflops, ensamblada en aproximadamente cuatro meses y con acceso de alta velocidad a unos 700 TB de datos genómicos. Esto simboliza la creciente convicción de la industria: la inteligencia artificial ya no es una curiosidad de investigación, sino una infraestructura científica central, con un estatus tan importante como el de los laboratorios húmedos o los equipos de operaciones clínicas.
Sin embargo, en el mismo anuncio también se escondía una admisión preocupante. El director de información y digital de Eli Lilly indicó que los beneficios de toda esta potente capacidad no se materializarán realmente hasta 2030. Actualmente, ningún fármaco diseñado por IA ha recibido aprobación regulatoria, y los candidatos a fármacos más avanzados originados por IA aún se encuentran en ensayos de fase intermedia. La brecha entre la escala de la infraestructura y la débil evidencia clínica es la tensión central en este campo, y en Asia, esta tensión es particularmente significativa y compleja. Una encuesta de ZS a ejecutivos farmacéuticos y biotecnológicos muestra que aproximadamente el 85% de los encuestados planea invertir en datos, digitalización e IA en el área de I+D, pero el informe de perspectivas de ZS para 2026 señala que solo alrededor del 17% de los líderes tecnológicos reporta retornos medibles de sus inversiones en IA en investigación y descubrimiento. La industria ha apostado por la IA como infraestructura, pero en su mayoría aún no ha obtenido rendimientos.
En cuanto a los datos de validación, hasta mediados de 2025, más de 29 proyectos terapéuticos impulsados por IA reportados públicamente habían entrado en estudios en humanos, y a principios de 2026, más de 173 proyectos originados por IA se encontraban en desarrollo clínico. Una vez que ingresan a pruebas con pacientes, las moléculas descubiertas por IA tienen una tasa de éxito del 80% al 90% en ensayos de fase I, muy por encima del promedio histórico de la industria de aproximadamente el 50% al 65%. Pero en los ensayos de fase II, donde realmente se prueba la eficacia, la tasa de éxito de las moléculas descubiertas por IA cae a alrededor del 40%, estadísticamente indistinguible de los estándares tradicionales de la industria, y con tamaños de muestra pequeños. La tasa general de fracaso clínico de la industria farmacéutica, de aproximadamente el 90%, se mantiene sin cambios.
Insilico Medicine, con sede en Hong Kong, avanzó su inhibidor de TNIK para la fibrosis pulmonar idiopática, rentosertib (originalmente ISM001-055), hasta la prueba de concepto de fase IIa. En junio de 2025, Nature Medicine publicó los resultados de un ensayo con 71 pacientes en 22 centros en China, que mostró una mejora significativa en la función pulmonar en comparación con el placebo. Este es el primer fármaco con un objetivo y un compuesto diseñados por IA que genera lecturas humanas creíbles en fase intermedia, pero se logró en combinación con la química farmacéutica tradicional. Al mismo tiempo, Recursion Pharmaceuticals detuvo su candidato a fármaco descubierto por IA, REC-994, en mayo de 2025, y otros múltiples fármacos diseñados por IA fueron suspendidos o degradados después de la fase II durante el año. La lección es que la IA enfrenta la misma tasa de desgaste despiadada que cualquier otro eslabón en el desarrollo de fármacos.
En Asia, existen tres factores estructurales complejos. El primero es la soberanía de datos. Desde 1998, China ha restringido la transferencia de datos genéticos humanos a partes extranjeras. Las regulaciones de 2019 sobre la gestión de recursos genéticos humanos, las normas de implementación de 2023 y la Ley de Bioseguridad de 2020 establecieron el sistema correspondiente. La transferencia transfronteriza de datos genómicos requiere una revisión administrativa del Ministerio de Ciencia y Tecnología y una evaluación de seguridad del departamento de ciberseguridad, lo que puede llevar meses. BGI y AstraZeneca han enfrentado sanciones en el pasado por el manejo no autorizado de muestras genéticas. Un borrador de enmienda de 2026 podría reducir el alcance de los datos restringidos a secuencias de ácidos nucleicos, pero el principio de localización ya está profundamente arraigado. La Orden Ejecutiva 14117 de Estados Unidos también restringe la transferencia masiva de datos genómicos de estadounidenses a "países de preocupación". La segunda limitación es la computación; los controles de exportación de chips de IA avanzados por parte de Estados Unidos obligan a China y otros lugares a adoptar modelos diferentes. La tercera es el talento; las personas que comprenden tanto la arquitectura Transformer como el plegamiento de proteínas son el foco de la competencia en la industria, y son particularmente escasas en Asia.
El campo del descubrimiento de fármacos con IA ha absorbido aproximadamente 9700 millones de dólares en la última década, pero los inversores se están volviendo más cautelosos. Los académicos que estudian los flujos de capital de riesgo han denominado a este fenómeno "lavado de IA", donde las empresas utilizan la IA como una etiqueta de marketing en lugar de una capacidad científica central. La financiación más sólida se ha dirigido a empresas de circuito cerrado que combinan la IA con la ejecución experimental. La construcción de la supercomputadora de Eli Lilly representa una infraestructura real, el rentosertib de Insilico Medicine representa una molécula de IA en fase clínica asiática con lecturas reales, y la larga cola de startups representa la práctica de empaquetar predicciones de bases de datos públicas como plataformas propietarias. La distancia entre estos tres elementos es precisamente la distancia entre la infraestructura y el truco publicitario.
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