Una empresa de investigación de inversiones quería demostrar que la IA podría revolucionar el desarrollo de fármacos. Así que se asoció con Anthropic para ver si una versión inédita de Claude podría producir un antídoto para escorpiones. No pudo, y una verificación detallada de los hechos realizada por The Verge, publicada el 22 de octubre, establece exactamente hasta qué punto el experimento no cumplió con la afirmación viral, incluso cuando los investigadores admiten que los resultados subyacentes eran "técnicamente prometedores".

El episodio es un estudio de caso sobre cómo viajan las afirmaciones sobre el descubrimiento de fármacos mediante IA: un experimento llamativo, una publicación de blog triunfante y una brecha entre lo que se demostró y lo que implicaban los titulares. Para una industria donde la financiación de la inteligencia artificial depende cada vez más de una narración relacionada con la ciencia, vale la pena leerlo detenidamente.

Cómo se desarrolló el experimento

La empresa detrás del experimento es Citrini Research, que publicó una entrada de blog titulada "Queríamos utilizar Claude para crear un nuevo medicamento. Esto es lo que sucedió". Como informa The Verge, el relato incluía preguntas retóricas, un relato paso a paso de las aventuras científicas amateur del equipo y una cita de Charles Darwin. El propio Citrini admitió que "ninguno de nosotros podría pretender saber nada sobre la IA en relación con la biología".

La colaboración tuvo un origen inusual. Citrini chocó contra las barreras de bioseguridad de Claude mientras intentaba que el modelo investigara candidatos a fármacos, y el autor de la publicación dice que "llamaron spam a cualquiera en mi lista de contactos que trabajara en un laboratorio de IA" hasta que encontraron un socio dispuesto. Anthropic acordó eliminar las restricciones y darle al equipo acceso a un modelo inédito más avanzado, con la condición de que trabajen desde las oficinas de Anthropic. El laboratorio de IA también pagó la factura de computación y tokens, que ascendió a poco menos de 50.000 dólares.

El antídoto de escorpión era un objetivo adecuado: es un tratamiento costoso y difícil de producir, que a menudo implica inyectar veneno a los caballos. El objetivo era utilizar a Claude para diseñar proteínas que pudieran unirse a las toxinas del veneno de escorpión.

Armado con una guía de 35 páginas, el equipo desató unos 300 subagentes para descubrir proteínas adecuadas. El propio relato de Anthropic, más sobrio, afirma que Claude generó casi 320.000 candidatos y los redujo a 180 diseños después de descartar aquellos que se parecían a toxinas conocidas o proteínas existentes. Todo el proceso duró 64 horas. Trabajando con Claude, el equipo añadió otros 31 diseños, lo que eleva el total a 211.

Lo que encontraron los laboratorios húmedos

Luego, Citrini envió los diseños a dos laboratorios externos (la empresa de biotecnología suiza Adaptyv Bio y la estadounidense Twist Biosciences) para probar si las proteínas realmente podían unirse a sus objetivos previstos. Esas pruebas costaron aproximadamente otros 150.000 dólares, lo que eleva el gasto total a unos 200.000 dólares. Aún no está claro por qué las pruebas no pudieron realizarse en el laboratorio húmedo de biología de Anthropic en California.

Los resultados: 17 de las proteínas pasaron, uniéndose colectivamente a cuatro de las cinco toxinas de escorpión que el equipo esperaba atacar. Ninguna de las proteínas se une a más de una toxina.

Y ahí es donde termina la historia, científicamente. Unirse a una toxina no significa que una proteína pueda neutralizarla, y mucho menos funcionar como un tratamiento seguro y eficaz. La propia publicación de Citrini admite que "ningún experimento ha probado todavía si realmente detuvieron el efecto de la toxina". En otras palabras, la empresa se propuso fabricar un nuevo fármaco y, en cambio, dio un paso mucho más temprano en el proceso, uno que los expertos describen como la parte comparativamente fácil.

Expertos: prometedores, pero prematuros

The Verge consultó a varios especialistas académicos y su consenso fue consistente. "Es fácil descubrir un buen aglutinante contra las toxinas de serpientes y escorpiones", afirmó Andreas Hougaard Laustsen-Kiel, profesor de tecnologías de anticuerpos en la Universidad Técnica de Dinamarca. "Lo difícil es traducirlo en un medicamento".

Dos de sus colegas del DTU, la profesora asistente Melisa Benard Valle y la investigadora principal Anne Ljungars, fueron más allá y describieron los hallazgos como "lejos de ser un medicamento y publicitados". Los resultados son técnicamente prometedores, escribieron, pero aún se desconocen la seguridad, la estabilidad, el comportamiento en el cuerpo y la capacidad de desarrollo. "Traducir estos aglutinantes en un medicamento real probablemente siga siendo un proceso largo y desafiante". En su opinión, el elemento genuinamente novedoso del experimento fue el proceso de descubrimiento autónomo, no los resultados biológicos.

Andreas Bender, profesor de aprendizaje automático en medicina en la Universidad Khalifa en Abu Dhabi y profesor visitante en la Universidad de Cambridge, agregó un contexto que desinfla aún más la novedad: los métodos existentes, como la detección de alto rendimiento, a menudo pueden encontrar muchos candidatos a un costo manejable sin ningún tipo de IA. Diseñar proteínas que se unan a objetivos es, en sus palabras, "una especie de" problema resuelto. "Es exactamente esta traducción la que falta".

El ángulo empresarial

¿Por qué una empresa de investigación de inversiones gastaría 200.000 dólares para no fabricar un medicamento? Porque el experimento también funciona como marketing. Citrini declaró que el ejercicio fue una especie de éxito, argumentando que ofrece un vistazo a las oportunidades de inversión en la próxima era del descubrimiento de fármacos mediante IA. Los detalles de su tesis alcista estaban reservados para los suscriptores de pago, aunque Bloomberg informó que la empresa destacó a las empresas involucradas en el lado de las pruebas del desarrollo de fármacos, incluido Charles River Laboratories, que suministra primates para la investigación con animales.

Las opciones de encuadre hablan por sí solas. En un vídeo sobre el experimento, Citrini describió la parte de IA como "gratuita", pasando por alto la cuenta de aproximadamente 50.000 dólares que Anthropic cobró. Cuando se la cuestionó, la empresa acusó a los críticos de ser quisquillosos y escribió: "No es para vencer a un caballo muerto, pero somos una empresa de investigación de inversiones, no una nueva empresa de biotecnología". Ni Citrini ni Anthropic respondieron a las solicitudes de comentarios de The Verge.

El contexto también importa aquí. Citrini estuvo anteriormente detrás de una pieza de ficción de amplia circulación que imaginaba una catástrofe económica inducida por la IA que ganó fuerza en las redes sociales y sacudió los mercados del mundo real. Anthropic, a pocas semanas de su tan esperada salida a bolsa, tiene sus propias razones para hablar del potencial de la IA en el desarrollo de fármacos y las ciencias biológicas, dos áreas en las que está trabajando activamente.

Lo que realmente demostró el experimento

Sin exageraciones, el experimento demuestra algo real pero más limitado de lo que sugieren los titulares: un modelo de IA, que opera con una autonomía inusual, puede realizar una búsqueda de proteínas candidatas a gran escala de forma económica y rápida, generando una lista corta que contiene aglutinantes genuinos. Se trata de un aumento significativo de la productividad para el trabajo de descubrimiento en las primeras etapas.

Pero la distancia entre "17 proteínas que se unen" y "antiveneno que salva vidas" abarca estudios de seguridad, formulación, pruebas de eficacia y ensayos regulatorios: la parte larga y costosa del desarrollo de fármacos que ninguna cantidad de cálculo ha podido comprimir todavía. Los expertos dijeron a The Verge que convertir moléculas prometedoras en medicamentos eficaces sigue siendo un desafío mucho mayor que encontrarlas.

La lección para los lectores que evalúen la próxima historia viral sobre ciencia de la IA es simple: pregunte si el resultado fue un descubrimiento, una lista corta o una propuesta de suscripción.

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