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La medicina entra en una nueva era gracias a la IA

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La inversión de 1.000 millones
La inversión de mil millones de dólares en IA tiene como objetivo reducir los costos y los plazos de investigación de medicamentos hasta en un 70%.

Un movimiento sin precedentes sacude a la industria farmacéutica y tecnológica: NVIDIA i Eli Lilly invertirá mil millones de dolares en un laboratorio de inteligencia artificial (IA) diseñado para revolucionar el desarrollo de fármacos en los próximos cinco años. Esta alianza incrementa exponencialmente los recursos e infraestructuras en IA aplicada a las ciencias de la vida, con el objetivo de acortar los plazos de investigación y reducir los costes hasta un 70%, según estimaciones recogidas por Gasolina.

Las firmas detallaron que el laboratorio conjunto estará ubicado en el Área de la Bahía de San Francisco, su inauguración está prevista para finales de marzo y será un espacio donde trabajarán codo a codo equipos multidisciplinarios de ambas compañías.

Kimberly Powell, vicepresidenta de salud NVIDIAha indicado en rueda de prensa que las empresas dedicarán «recursos incrementales» al centro y ha destacado el potencial transformador de la iniciativa: «Estamos construyendo el futuro de cómo se diseñarán y desarrollarán los medicamentos»destacó, explicando que la clave será producir y estructurar grandes volúmenes de datos confiables.

Eli Lilly y Nvidia se fortalecen
Eli Lilly y Nvidia fortalecen su liderazgo en el mercado de valores mientras enfrentan el desafío de garantizar la confiabilidad científica y la reproducibilidad en el desarrollo de fármacos de IA (REUTERS/Mike Segar/File Photo)

Powell enfatizó la importancia de crear «datos reales en el laboratorio» a escala, fomentando un circuito de retroalimentación donde experimentos cada vez mejores generan algoritmos más finos que, a su vez, guían experimentos más efectivos.

La estrategia empresarial de NVIDIA en biotecnología tiene como objetivo construir un ecosistema abierto de modelos y software de IA para permitir a los laboratorios desarrollar plataformas personalizadas en su hardware. En el marco de la Conferencia de atención médica de JP Morgan 2026, la compañía también anunció nuevas colaboraciones, incluso con Termo Fisher Scientific integrar la IA en instrumentos científicos y sistemas robóticos, y una extensión de su plataforma BioNeMo con herramientas y modelos orientados a tareas de biología y descubrimiento de fármacos.

Según el director general de Eli LillyDavid Ricks, uniendo volúmenes de datos y conocimiento científico de productos farmacéuticos con capacidad computacional y el desarrollo de NVIDIA representa una oportunidad para reinventar la dinámica de la investigación de fármacos. «Consideramos esta iniciativa como un catalizador de las capacidades que definirán la próxima era en el descubrimiento de fármacos», afirmó en el comunicado publicado por Yahoo Finanzas.

Nvidia amplía su plataforma BioNeMo
Nvidia amplía su plataforma BioNeMo y colabora con Thermo Fisher Scientific para integrar la inteligencia artificial en la biotecnología y la robótica científica (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration)

Diogo Rau, director de información y digital de Eli Lillyagregado: «Avanzamos hacia un futuro en el que el descubrimiento estará impulsado por una experimentación rápida y modelos cada vez más personalizados».

El laboratorio canalizará la experiencia farmacéutica de Eli Lilly y el poder de la computación acelerada NVIDIA incorporar la IA a todos los niveles: desde el diseño de moléculas y simulaciones virtuales hasta la automatización de procesos de fabricación y ensayos clínicos. Un eje central será trasladar las tareas más lentas y costosas del proceso, tradicionalmente ejecutadas por humanos, a simulaciones virtuales, permitiendo multiplicar por cien el volumen de investigación, como analiza Jim Cramer en Gasolina.

Los analistas citados por Wall Street 24 horas al día, 7 días a la semana Proyectan que el mercado de descubrimiento de fármacos con IA crecerá hasta alcanzar los 24.500 millones de dólares en 2026 y los 160.500 millones de dólares en 2035, impulsado por la eficiencia en la investigación y la medicina de precisión.

Se estima que la IA podría revertir entre un 30 y un 40% de los costes de investigación y desarrollo, reduciendo los plazos de entrega entre uno y cuatro años y optimizando la selección de participantes o la predicción de efectos secundarios en los ensayos clínicos.

En términos globales, las mejoras tecnológicas podrían tener un impacto en la salud de hasta 868 mil millones de dólares para 2030, incluidos 646 mil millones de dólares en ahorros y 222 mil millones de dólares en crecimiento de la productividad y la creación de nuevas terapias.

La inteligencia artificial aplicada promete
La inteligencia artificial aplicada promete multiplicar en un por ciento la capacidad de investigación y trasladar los procesos humanos a simulaciones virtuales (Imagen ilustrativa Infobae)

Los precios de las acciones de ambas empresas reflejan el alcance de la inversión: Eli Lilly ha superado la apreciación del índice S&P 500 durante el año pasado, alcanzando 1 billón de dólares en capitalización de mercado en noviembre pasado, mientras que NVIDIA se posiciona como la empresa más valiosa del mundo, habiendo superado los cinco billones de dólares en 2025, según Yahoo Finanzas.

Esta alianza también se suma a la red de colaboraciones estratégicas de NVIDIA en el ámbito de la salud, que incluyen acuerdos con recursividad, nórdico, Clínica Mayo, iluminar i IQVIA.

Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de NVIDIAél señaló Yahoo Finanzas: «La IA está transformando todas las industrias y su impacto más profundo se producirá en las ciencias de la vida». La magnitud de la apuesta también implica riesgos: la automatización debe superar obstáculos regulatorios y científicos, y garantizar que los modelos «aprendidos» tengan la confiabilidad y reproducibilidad que exige la medicina, advierte. Forbes.

El éxito de la iniciativa podría sentar las bases de un nuevo modelo industrial en el descubrimiento de fármacos; el fracaso, por otro lado, alertaría sobre los límites de la computación ante la complejidad de la biología.

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