La spin-off del CSIC AItena Biotech sitúa a España en la carrera de la IA aplicada a medicamentos. Sus modelos evalúan miles de moléculas antes de pisar el laboratorio, lo que recorta el tiempo y el coste que la gran farmacéutica dedica a cada nuevo fármaco.
Claves de la operación
- Una spin-off de origen público. AItena Biotech nace del CSIC, la Universidad del Sur y el CONICET argentino, con sede en el Parque Científico de Madrid.
- La IA recorta años y coste en el desarrollo. Los modelos predicen toxicidad y afinidad terapéutica antes de sintetizar el compuesto, lo que evita ensayos fallidos.
- El objetivo es competir con la gran farmacéutica. España aspira a colocar moléculas propias en una carrera global que mueve miles de millones cada año.
Impulsada por el CSIC, la Universidad del Sur y el CONICET argentino, la compañía recopila grandes volúmenes de datos moleculares. Con ellos entrena modelos capaces de anticipar qué compuesto resultará tóxico y cuál tendrá más afinidad terapéutica. Todo antes de sintetizar una sola molécula.
‘La principal ventaja de utilizar inteligencia artificial para el desarrollo de medicamentos es que nos permite estudiar muchas más posibilidades en mucho menos tiempo’, resume la cofundadora Nuria Campillo.
El matiz importa: la tecnología no sustituye al científico, según insiste la propia firma. Los modelos devuelven probabilidades y esas probabilidades hay que validarlas después en el laboratorio. La IA propone candidatos; el investigador decide y verifica. Esa división del trabajo es la que separa el método del marketing.
El pulso global por descubrir fármacos antes que la competencia
Descubrir un fármaco es uno de los procesos más caros y lentos de toda la industria. Años de investigación, inversiones que se cuentan por cientos de millones y una tasa de fracaso que en las fases clínicas supera a la mitad de los candidatos. Ese es el terreno donde la IA promete jugar.
La promesa no está en acertar más, sino en descartar antes: cada molécula que la IA tumba en la pantalla es un ensayo y un año que no se pierden en el laboratorio.
La irrupción de modelos como Mistral Large 4, de la francesa Mistral AI, ilustra el momento que vive la IA europea. La plataforma independiente Artificial Analysis le ha otorgado 38 puntos en su Intelligence Index, lo que lo sitúa como el modelo mejor valorado fuera de Estados Unidos y China. Europa quiere jugar su propia partida, y el descubrimiento de fármacos es una de sus cartas.
La apuesta del CSIC: ciencia pública contra el músculo de la gran farmacéutica
AItena no es un unicornio de Silicon Valley ni una filial de un gran laboratorio. Es una spin-off impulsada desde el Parque Científico de Madrid, con el CSIC como uno de sus motores. Ese origen marca su modelo de negocio: ciencia pública que busca transferirse al mercado.
Su campo principal es el farmacéutico, aunque sus aplicaciones se extienden a la petroquímica, la agricultura, y la cosmética. La empresa vende el método que encuentra candidatos, no el fármaco. Un posicionamiento que la sitúa como proveedora de tecnología tanto de farmacéuticas como de centros de investigación.
España acumula años de spin-offs científicas que no siempre han escalado. El CSIC es el mayor organismo público de investigación del país, con una cartera de patentes amplia, pero la conversión de ese conocimiento en compañías capaces de competir a escala global sigue siendo la asignatura pendiente.
Lo que España se juega frente a las farmacéuticas del IBEX 35
El sector farmacéutico español cotizado tiene nombres propios: Almirall, Rovi, Grifols o Faes Farma. Ninguna de ellas ha construido aún su ventaja competitiva sobre la IA aplicada al descubrimiento de fármacos, al menos no con la visibilidad con que lo hacen los grandes laboratorios anglosajones. Esa distancia frente a la gran farmacéutica es una oportunidad y un aviso.
La gran farmacéutica global lleva años fichando talento en IA y comprando empresas de descubrimiento computacional. Si esas compañías cierran acuerdos con rivales extranjeros antes que con actores locales, España podría quedarse con la investigación pero perder la explotación comercial. Observamos aquí un patrón conocido: ciencia de primer nivel que se monetiza fuera.
El reto no es menor. Una spin-off como AItena necesita financiación paciente, talento híbrido —químicos que entiendan de modelos y científicos de datos que entiendan de biología— y acceso a datos moleculares de calidad. Falla cualquiera de esas tres patas y el proyecto se queda a medias.
La próxima gran cita para medir el pulso será la evolución de la propia compañía: ampliación de capital, nuevos acuerdos con laboratorios o incorporación de socios industriales. Ahí se verá si la IA española aplicada a medicamentos deja de ser una promesa de laboratorio y se convierte en negocio. La carrera no la gana quien empieza antes, sino quien llega a la farmacia primero.
