es.wedoany.com Noticia: El departamento de descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial de ByteDance ha iniciado su escisión y busca financiación independiente.
Tras la escisión, ByteDance mantendrá la participación de control en la nueva empresa. El equipo, los algoritmos, la plataforma tecnológica y los activos actuales del pipeline del departamento de descubrimiento de fármacos con IA se transferirán a la nueva entidad, que seguirá recibiendo apoyo computacional de Volcano Engine. El departamento, fundado en 2021 y liderado por Kai Liu, cuenta con unos 50 miembros principales. El equipo incluye talentos en IA para la Ciencia (AI4S), expertos en algoritmos y especialistas farmacéuticos, y desde su creación se ha dedicado a la investigación de modelos básicos, el desarrollo de plataformas y la comercialización. El equipo de ByteDance que anteriormente se encargaba de los modelos de predicción de estructuras de proteínas también se ha integrado en este equipo, y los algoritmos y modelos relevantes ya se han fusionado, continuando la investigación de modelos básicos en este campo. Unos pocos empleados han abandonado la empresa.
ByteDance ha logrado múltiples avances tecnológicos en el descubrimiento de fármacos con IA. En 2025, su equipo AI4S lanzó los modelos de predicción de estructuras moleculares Protenix y Seedfold. En 2026, lanzó Protenix-v1 y Protenix-v2, estableciendo capacidades de predicción de estructuras de código abierto para sistemas biomoleculares como proteínas y ligandos. En el diseño y predicción de proteínas, el equipo presentó herramientas como PXDesign para diseñar agentes de unión a proteínas. ByteDance también lanzó Anew Labs, una plataforma impulsada por IA centrada en el desarrollo real de fármacos. Según el sitio web de Anew Labs, el equipo ha publicado resultados de investigación que incluyen AnewSampling, AnewOmni, AnewFEP, AnewSynth y scNext, que abarcan áreas como la predicción de estructuras dinámicas proteína-ligando, la generación de moléculas de átomos completos, el cálculo de energía libre, la predicción de factibilidad sintética y células virtuales. La plataforma también ha presentado pipelines de fármacos en etapa temprana.
En abril, Anew Labs reveló por primera vez su proyecto de molécula pequeña IL-17 en la reunión anual de la Asociación Estadounidense de Inmunólogos (American Association of Immunologists). Según la divulgación, este es el primer caso a nivel mundial que utiliza una molécula pequeña para bloquear tres dímeros de la familia IL-17. IL-17 es una vía importante en enfermedades autoinmunes como la psoriasis y la espondilitis anquilosante. A medida que el trabajo de descubrimiento de fármacos con IA de ByteDance madura, la empresa está intentando pasar de la investigación científica a la aplicación industrial, habiendo integrado equipos internos relevantes y preparándose para probar la comercialización. El negocio de AI4S tiene un ciclo de verificación largo y procesos de desarrollo complejos; tomando el descubrimiento de fármacos como ejemplo, implica desarrollo de modelos, experimentos húmedos y verificación clínica, lo que requiere talento especializado y un modelo organizativo diferente al negocio de Internet de ByteDance.
La escisión tiene como objetivo establecer una estructura independiente más adecuada para este negocio. ByteDance espera que este ajuste ayude a atraer a los mejores talentos e integre aún más las capacidades de modelos básicos, algoritmos y conocimientos farmacéuticos. IQVIA, proveedor de servicios de datos médicos e investigación clínica, estima que el gasto mundial en medicamentos alcanzará aproximadamente los 2,3 billones de dólares para 2028. El tamaño del mercado es enorme, pero los problemas de alto costo, ciclo largo y alta tasa de fracaso en el desarrollo de nuevos fármacos no han cambiado fundamentalmente, lo que ha generado una demanda de herramientas de IA que puedan mejorar algunos procesos.
La investigación en AI4S también se está acelerando, como lo demuestra la serie AlphaFold de modelos de predicción de estructuras de proteínas de Google DeepMind. AlphaFold 2 amplió a gran escala la predicción de estructuras de proteínas, prediciendo alrededor de 200 millones de estructuras, mientras que AlphaFold 3 amplió el alcance de la predicción a sistemas de interacción más complejos. Los modelos multimodales de generación de moléculas que han surgido en los últimos años abordan un desafío farmacéutico más directo: el diseño de fármacos, lo que indica que el descubrimiento de fármacos con IA está pasando gradualmente de la investigación a la aplicación industrial.
ByteDance ha estado invirtiendo en AI4S durante años. Alrededor de 2020, comenzó a explorar campos como el descubrimiento de fármacos con IA, la simulación molecular y la biología computacional, y desde entonces ha establecido equipos que abarcan cálculos de primeros principios, química cuántica, dinámica molecular, simulación de materiales y generación de moléculas para aplicaciones energéticas y farmacéuticas. Después de que ByteDance creara el equipo de investigación de modelos básicos Seed, AI4S se convirtió en parte de su estrategia de tecnología de vanguardia. Este es el primer intento de ByteDance de comercializar AI4S.
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