En 2016, Wen Shuhao y su equipo participaron en una prueba a ciegas realizada por Pfizer para predecir la estructura 3D de las moléculas que muestra la eficacia de un medicamento. El físico chino de postdoctorado del MIT desarrolló un programa que utiliza cálculos basados en la IA y la física cuántica para encontrar estructuras adecuadas que sean aptas para la fabricación de medicamentos. Resultó funcionar bien. Muy bien. El programa de Wen alcanzó una tasa de precisión de predicción del 100% y su pequeña empresa en ciernes, Xtalpi, recibió una asociación de 10 años con Pfizer para la fase inicial de descubrimiento de fármacos. Durante la pandemia, la compañía china ayudó a acelerar el desarrollo de Paxlovid, el primer medicamento oral aprobado para el COVID del gigante farmacéutico estadounidense. El Dr.
«Durante el desarrollo de Paxlovid, realmente experimentamos cómo nuestros algoritmos ayudaron a resolver problemas», recuerda Wen, cofundador y presidente de Xtalpi, de 43 años, en una entrevista de video desde la sede de la compañía en Shenzhen. «Hizo una contribución significativa a aliviar el impacto de la pandemia de Covid.»
Después de trabajar con gigantes farmacéuticos globales como Eli Lilly, Johnson & Johnson y Merck para descubrir nuevos medicamentos utilizando los algoritmos de IA y física cuántica de Xtalpi, Wen pensó que podría utilizar la tecnología para otras industrias. Pronto encontró dos nuevas industrias para su empresa de 10 años de edad a la interrupción: paneles solares y baterías de vehículos eléctricos.
Wen espera que los ingresos de la nueva empresa de descubrimiento de materiales de Xtalpi, que incluye paneles solares y baterías para vehículos eléctricos, estén al menos a la par con el negocio de descubrimiento de fármacos de la compañía en los próximos tres años. Junto con los posibles derechos de autor de los 39 programas de descubrimiento de medicamentos en curso de Xtalpi, tiene como objetivo alcanzar el punto de equilibrio del EBITDA tan pronto como este año.
«Especialmente con el negocio de materiales, que tiene un ciclo de monetización más corto, podremos romper aún más rápido», dice Wen. «Una vez que crucemos ese punto, nuestros márgenes de beneficio seguirán creciendo porque ganaremos regalías de los proyectos en los que participamos sin tener que involucrarnos en ventas y producciones.»
En el primer semestre de 2024, el más reciente ejercicio financiero disponible públicamente, Xtalpi obtuvo casi todos sus 102,6 millones de yuanes (14 millones de dólares) de ingresos por descubrimiento de fármacos AI, y el resto de nuevos servicios de descubrimiento de materiales. La empresa cotizada en Hong Kong atribuyó el crecimiento del 28% en las ventas en parte a su primer pago de hito clínico, por una cantidad no revelada, de la startup china de biotecnología Signet Therapeutics; Xtalpi es un patrocinador inicial de Signet. Esto ocurrió después de que un candidato a fármaco Xtalpi, desarrollado conjuntamente para el cáncer gástrico difuso, una forma de cáncer de estómago, recibiera la aprobación de la U.S. Food and Drug Administration (FDA) para comenzar ensayos en humanos.
La pérdida neta de Xtalpi, sin embargo, aumentó un 46% a 1.300 millones de yuanes durante el mismo período. La empresa lo culpó de la importante pérdida del valor razonable de las acciones preferentes convertibles y canjeables. Mientras tanto, ha seguido invirtiendo fuertemente en investigación y desarrollo, gastando 210,4 millones de yuanes en el primer semestre de 2024, aunque eso es aproximadamente un 10% menos que el año anterior.
Wen se inspiró para sumergirse en el descubrimiento de medicamentos mientras ayudaba a un primo en China a encontrar fármacos más baratos contra el cáncer de hígado. Observó una diferencia significativa en el nivel de progreso en el desarrollo de medicamentos entre los EE. UU. y su país, donde la mayoría de los pacientes con cáncer dependían de medicamentos importados. Wen quería usar su experiencia en el uso de ecuaciones matemáticas sofisticadas para estudiar comportamientos moleculares y reducir la brecha de desarrollo de medicamentos.
«La estabilidad de una molécula de droga y sus interacciones dentro del cuerpo humano se rigen por los principios de la mecánica cuántica», explica Wen. «Éramos muy idealistas, creyendo que, junto con la IA y la robótica, podríamos mejorar la eficiencia del desarrollo de medicamentos y reducir su costo, para que las compañías farmacéuticas pudieran seguir obteniendo beneficios al tiempo que hacían medicamentos asequibles para el público en general.»
En 2015, Wen regresó a China y comenzó Xtalpi con los becarios postdoctorales del MIT Ma Jian y Lai Lipeng. Xtalpi era -y sigue siendo- una de las pocas empresas de descubrimiento de fármacos AI en Asia y rápidamente atrajo el interés de los inversores. Según el folleto de IPO de Xtalpi, presentado en 2023, la compañía dijo que es la startup más bien financiada del mundo en el espacio, recaudando $732 millones en financiación total de empresas como Tencent, las chinas de capital riesgo Hongshan y 5Y Capital, Google, Susquehanna International Group, Sino Biopharmaceutical de China y SoftBank’s Vision Fund 2. Se hizo pública en una OPI de 127 millones de dólares en Hong Kong el pasado junio.
Xtalpi busca distinguirse con sus algoritmos de física cuántica, que según Wen podrían aumentar la precisión de la predicción de las interacciones moleculares -cruciales para la eficacia y seguridad de los medicamentos. Los algoritmos de física cuántica calculan las estructuras moleculares, y los conjuntos de datos resultantes se utilizan para el aprendizaje automático para entrenar sus modelos de IA. El modelo de IA analiza a continuación miles de millones de moléculas y genera las que podrían convertirse en nuevos fármacos. Las moléculas potenciales se prueban posteriormente en los laboratorios robóticos de Xtalpi en Shenzhen y Shanghai, así como en Somerville, Massachusetts.
A diferencia de empresas como Insilico Medicine, respaldada por Qiming en Hong Kong y Recursion Pharmaceuticals, apoyada por Nvidia en los Estados Unidos, Xtalpi no desarrolla sus propios medicamentos de principio a fin. En cambio, proporciona algoritmos patentados diseñados para la detección temprana de fármacos, que según Wen podrían acelerar el proceso en un 50%. Estos algoritmos ayudan a las compañías farmacéuticas a identificar moléculas que pueden interactuar con sus objetivos de fármacos -moléculas específicas implicadas en el proceso de la enfermedad- para causar efectos terapéuticos, y optimizar las moléculas prometedoras para que estén listas para ensayos clínicos en humanos.
«La tecnología de Xtalpi combina la física cuántica, la IA y la robótica, por lo que es única en su género», dice Ted Jing, director general de 5Y Capital. «El modelo de negocio de Xtalpi le permite gastar los recursos en mejorar su tecnología, en lugar de arriesgarlos en ensayos humanos. Aunque está cosechando un rendimiento menor que los fabricantes de cada medicamento, su infraestructura técnica líder seguirá atrayendo clientes.»
«La estabilidad de una molécula de un medicamento y sus interacciones dentro del cuerpo humano se rigen por los principios de la mecánica cuántica,» según Wen Shuhao.
Para estar seguro, hay algunas dudas sobre las capacidades tecnológicas de Xtalpi. Derek Lowe, un veterano de la industria farmacéutica de EE. UU., que ha pasado casi cuatro décadas trabajando en varias empresas farmacéuticas líderes, dice que calcular cómo las moléculas interactúan para causar efectos terapéuticos es computacionalmente intensivo y difícil de hacer porque es un «problema de computación muy complicado.»
«Hasta ahora, ninguna simulación de mecánica cuántica ha sido lo suficientemente fiable para generar datos en los que se podría entrenar un modelo de aprendizaje automático», dice Lowe. «Si usted tuviera que tomar una enorme pila de 100.000 estimaciones quánticas mecánicas de enlace compuesto y alimentar en un modelo de aprendizaje automático, ahora mismo, mi creencia es que usted obtendría un montón de basura.»
Durante las últimas cuatro décadas, los científicos han estado tratando de adoptar métodos computacionales para acelerar el proceso de desarrollo de medicamentos que consume mucho tiempo y mejorar su tasa de éxito. El lanzamiento del popular chatbot de IA ChatGPT en 2022 generó una renovada esperanza para el aprendizaje automático en el frente médico. El lunes, Manas AI, una startup estadounidense de descubrimiento de drogas para la inteligencia artificial cofundada por el multimillonario Reid Hoffman. recaudó 24,6 millones de dólares en una ronda inicial. Marcó la última inversión importante en el espacio, que vio a Advanced Micro Devices inyectar $ 20 millones en Absci de Canadá a principios de enero y Nvidia poner $ 50 millones en Recursion en 2023. La Organización Mundial de la Salud ha identificado al menos 73 posibles fármacos derivados de AI. Algunos han fracasado en ensayos con seres humanos, otros siguen probando en pacientes, pero ninguno ha llegado al mercado.
Lowe añade que incluso si la tecnología de Xtalpi funciona, la compañía y sus pares solo están acelerando «la parte más corta y barata de todo el proceso de descubrimiento de medicamentos.» Los ensayos humanos son la parte más difícil, con una tasa de fracaso del 85%, porque se basan en la biología y «las técnicas computacionales no pueden ayudar ahora.»
«Lo que Xtalpi y muchas otras empresas están haciendo realmente vale algo, pero no es la increíble revelación de ‘Oh mi Dios, descubrimiento de drogas ha sido resuelto'», dice Lowe. «Si pudieras calcular tu camino para encontrar esas moléculas, eso sería genial… esto te permite llegar a la trituradora, siendo esa tasa de fracaso del 85%, más rápida. Ahora en lugar de tomar seis meses o dos años para llegar a la trituradora, puedes llegar allí en solo un mes o dos.»
Wen cree que el hecho de que el equipo que desarrolló Alphafold haya recibido conjuntamente el Premio Nobel de Química en 2024 demuestra el potencial de la IA en el frente médico. AlphaFold es una herramienta de IA desarrollada conjuntamente por los científicos de Google DeepMind Demis Hassabis y John Jumper que puede predecir las estructuras de proteínas en minutos, lo que ayuda a los científicos a comprender mejor cómo funcionan los elementos básicos de la vida y abrir así nuevas vías para el desarrollo de fármacos.
Wen añade que la adopción de IA por parte de la industria farmacéutica es un testimonio de la tecnología. Todos los 10 mayores fabricantes de medicamentos del mundo según la capitalización bursátil han invertido en IA a través de asociaciones internas de desarrollo y creación de empresas. Entre ellos se encuentra Eli Lilly de los EE.UU., que firmó un acuerdo por valor de hasta 250 millones de dólares con Xtapi en 2023 para descubrir medicamentos potenciales para una enfermedad no revelada. «Todos los gigantes farmacéuticos que trabajan en las drogas más desafiantes están adoptando la IA, así que ¿por qué alguien aún tendría dudas sobre esto?» dice Wen. «La IA se convertirá en una herramienta fundamental en las industrias farmacéutica y de materiales. Todo el mundo tiene que usarlo; si no lo hace, será menos eficiente que los demás.»
Antes de que Xtalpi pudiera ayudar a entregar el próximo medicamento que salvará vidas, se ha aventurado en desenterrar nuevos materiales. Wen tuvo la idea hace unos tres años cuando estaba buscando cómo ampliar la aplicación de la tecnología de Xtalpi. La física cuántica es el fundamento de gran parte de la ciencia moderna de los materiales, por lo que combinando el análisis de conjuntos de datos masivos con IA y pruebas robóticas, Xtalpi podría ayudar a mejorar los paneles solares, las baterías, los fertilizantes y otras aplicaciones añadiendo nuevas propiedades a los materiales existentes.
«Las drogas son el tipo de material más difícil de fabricar porque implican la complejidad de la biología humana. Fabricar otros materiales es mucho más sencillo», dice Wen. «A diferencia de los medicamentos, los materiales no requieren años de ensayos clínicos. Una vez que consiguen el efecto deseado, pueden obtener rápidamente buenos beneficios comerciales.»
Wen ve el potencial de ayudar a comercializar un material más eficiente en energía llamado perovskita, que los científicos han estado luchando durante dos décadas para producir en masa. Combinando la perovskita con células solares de silicio convencionales, un panel solar puede convertir hasta el 43% de la luz solar que recibe en electricidad, frente al límite actual de menos del 30%, han descubierto los científicos. Si bien el proceso de fabricación de la perovskita es más barato y rápido, el material es difícil de producir en masa debido a su baja durabilidad y estabilidad.
Otro área que Wen está considerando es ayudar a comercializar la batería de próxima generación EV. Muchos fabricantes de automóviles y baterías han estado compitiendo para producir en masa baterías de estado sólido, pero nadie ha tenido éxito. Una actualización de las actuales baterías de iones de litio, las baterías de estado sólido se han denominado el «santo grial» de las baterías debido a su promesa de más almacenamiento de energía, carga más rápida y mayor seguridad para los vehículos eléctricos. Una de las dificultades para producir baterías de estado sólido es mejorar el componente de electrolito sólido, que es la versión sólida de la solución de iones de litio utilizada en la generación actual de baterías de VE.
Algunas empresas están convencidas de que la tecnología de Xtalpi podría ayudar a hacer posible la comercialización de estos materiales de vanguardia. En agosto, GCL Holdings, una compañía energética china controlada por el multimillonario Zhu Gongshan, acordó pagar a Xtalpi más de 135 millones de dólares para mejorar los materiales, incluyendo la perovskita y las baterías de vehículos eléctricos. La subsidiaria de GCL, GCL Technology, es uno de los mayores fabricantes de paneles solares de China.
«Si me dijeras que tengo que iniciar una compañía de descubrimientos basada en la física cuántica, inmediatamente saltaría a los materiales», dice Lowe, quien tiene un doctorado en química orgánica en la Universidad de Duke. «Xtalpi tiene más posibilidades de éxito allí porque el ciclo de prueba es mucho más rápido y barato. Ese negocio de descubrimiento de drogas es una distracción de la ciencia de los materiales.»
Wen confía en que Xtalpi puede sobresalir tanto en sus servicios de descubrimiento de drogas como de materiales. El mes pasado, Xtalpi entró en una asociación estratégica con Microsoft China, en la que co-desarrollarán modelos de IA para los descubrimientos de drogas y materiales. «Toda revolución industrial enfrenta resistencia», dice Wen. «Nuestra tecnología es rara, y somos capaces de crear súper medicina de alto valor agregado y súper materiales… Nos encontramos en la primera fase de la explosión comercial.»