En 2006 murió el padre de Dario Amodei de una enfermedad que la medicina aprendió a curar pocos años después. Su hijo sacó de aquello una conclusión que, todavía hoy, guía a Anthropic, la empresa que dirige con su hermana: entre morir y seguir vivo puede mediar solo un calendario. Sorprendió que el propio Amodei advirtiese contra las falsas esperanzas de frases como «la inteligencia artificial curará el cáncer». Algo que debiera resultar inspirador se había convertido en un tópico que la gente percibía como un engaño. Por eso, añadió, lo único que funcionará es curarlo de verdad.Conviene aquí separar el agua del aceite. Por lado está el bombo, que vive de fechas. Amodei habla de vencer la mayoría de las enfermedades en cinco a diez años. Demis Hassabis, científico jefe de Google y presidente de Google DeepMind y de Isomorphic Labs, la empresa que fundó para «resolver todas las enfermedades», levantó en mayo 2.100 millones de dólares tras haber prometido fármacos en ensayos con humanos para finales de 2025, que retrasó a finales de este año. Sam Altman puso de su bolsillo 180 millones en Retro Biosciences, que aspira a sumar diez años de vida sana, y OpenAI le entrenó un modelo propio para rediseñar las proteínas que rejuvenecen células. Google, con Yale, enseñó a un modelo a leer células una a una, y este propuso combinar un fármaco existente con interferón para hacer visibles al sistema inmunitario ciertos tumores, algo que el laboratorio confirmó. Apple avisa ya de una posible hipertensión a los usuarios de su reloj con un algoritmo entrenado con datos de más de cien mil voluntarios.Pero por otro está la esperanza, que se alimenta de herramientas y de datos. 117 moléculas diseñadas con ayuda de la inteligencia artificial han llegado a ensayos con personas; 60 han superado la fase 1, ocho han completado una fase 2 y ninguna está aprobada. Las que alcanzan esa fase la superan en torno al 40% de las veces, igual que la media histórica de la industria. No hay mejora, porque lo que decide una fase 2 es la biología de un organismo que aún no hay IA que sepa simular completo. La primera decisión regulatoria llegará en el primer trimestre de 2027, y será para un comprimido contra la psoriasis, Zasocitinib. Quizá no sea el final de una enfermedad, pero mejorará la vida de quienes la padecen.Hay que ir más allá para no errar en la conclusión. La revolución no está en la salida del embudo, sino en su entrada. En 2024, Hassabis y John Jumper recibieron el Nobel de Química por AlphaFold , el sistema que predice la forma tridimensional de las proteínas. Determinar en el laboratorio una sola de esas formas podía costar años y alguna tesis doctoral. Hoy hay más de 240 millones de estructuras en abierto, consultadas por más de tres millones de investigadores de 190 países, un tercio de ellos en países de renta baja o media, gracias al altruismo de dos investigadores.Ese gesto cambia la economía de la investigación médica. Lo que ha provocado el estancamiento las enfermedades raras no ha sido nunca la desidia, sino las finanzas, con un desarrollo que cuesta cientos de millones y no se recupera con unos pocos miles de pacientes. Se conocen unas 18.000 enfermedades y apenas 4.000 tienen algún tratamiento aprobado por la FDA. Cuando desaparece el coste de entender una proteína, la aritmética cambia. David Fajgenbaum, un médico que se salvó a sí mismo al descubrir que un fármaco ya existente frenaba la rara dolencia que padecía, dirige hoy Every Cure, que con fondos públicos estadounidenses puntúa con inteligencia artificial 75 millones de combinaciones entre medicamentos aprobados y enfermedades, y publica los resultados. A veces no hace falta inventar la molécula, basta con encontrarla en la farmacia de la esquina, y la IA es muy buena en eso. Otras, toca partir de cero, como Rentosertib, un fármaco experimental contra la fibrosis pulmonar idiopática, en fase 3 desde julio, con diana terapéutica identificada mediante inteligencia artificial y cuya molécula fue diseñada con ayuda de modelos generativos.Los últimos meses hemos tenido motivos de sobra para la ansiedad: agentes que actúan sin que nadie los vigile, ciberataques que una máquina prepara en horas, modelos cuyo control se discute en despachos gubernamentales. Pero la misma capacidad que asusta es la que hoy permite a un laboratorio modesto de Granada o de Bogotá estudiar una enfermedad que padecen 200 personas en el mundo, algo que hace diez años nadie habría financiado. La esperanza no está en una fecha, está en una curva de costes decrecientes que pone al alcance de muchos lo que antes era privilegio de pocos. El cáncer no se acabará con un anuncio. Pero, por primera vez, el enfermo al que nadie miraba tiene a alguien buscando.Juan Manuel López Zafra Doctor en Ciencias Económicas y profesor titular de Cunef Universidad En 2006 murió el padre de Dario Amodei de una enfermedad que la medicina aprendió a curar pocos años después. Su hijo sacó de aquello una conclusión que, todavía hoy, guía a Anthropic, la empresa que dirige con su hermana: entre morir y seguir vivo puede mediar solo un calendario. Sorprendió que el propio Amodei advirtiese contra las falsas esperanzas de frases como «la inteligencia artificial curará el cáncer». Algo que debiera resultar inspirador se había convertido en un tópico que la gente percibía como un engaño. Por eso, añadió, lo único que funcionará es curarlo de verdad.Conviene aquí separar el agua del aceite. Por lado está el bombo, que vive de fechas. Amodei habla de vencer la mayoría de las enfermedades en cinco a diez años. Demis Hassabis, científico jefe de Google y presidente de Google DeepMind y de Isomorphic Labs, la empresa que fundó para «resolver todas las enfermedades», levantó en mayo 2.100 millones de dólares tras haber prometido fármacos en ensayos con humanos para finales de 2025, que retrasó a finales de este año. Sam Altman puso de su bolsillo 180 millones en Retro Biosciences, que aspira a sumar diez años de vida sana, y OpenAI le entrenó un modelo propio para rediseñar las proteínas que rejuvenecen células. Google, con Yale, enseñó a un modelo a leer células una a una, y este propuso combinar un fármaco existente con interferón para hacer visibles al sistema inmunitario ciertos tumores, algo que el laboratorio confirmó. Apple avisa ya de una posible hipertensión a los usuarios de su reloj con un algoritmo entrenado con datos de más de cien mil voluntarios.Pero por otro está la esperanza, que se alimenta de herramientas y de datos. 117 moléculas diseñadas con ayuda de la inteligencia artificial han llegado a ensayos con personas; 60 han superado la fase 1, ocho han completado una fase 2 y ninguna está aprobada. Las que alcanzan esa fase la superan en torno al 40% de las veces, igual que la media histórica de la industria. No hay mejora, porque lo que decide una fase 2 es la biología de un organismo que aún no hay IA que sepa simular completo. La primera decisión regulatoria llegará en el primer trimestre de 2027, y será para un comprimido contra la psoriasis, Zasocitinib. Quizá no sea el final de una enfermedad, pero mejorará la vida de quienes la padecen.Hay que ir más allá para no errar en la conclusión. La revolución no está en la salida del embudo, sino en su entrada. En 2024, Hassabis y John Jumper recibieron el Nobel de Química por AlphaFold , el sistema que predice la forma tridimensional de las proteínas. Determinar en el laboratorio una sola de esas formas podía costar años y alguna tesis doctoral. Hoy hay más de 240 millones de estructuras en abierto, consultadas por más de tres millones de investigadores de 190 países, un tercio de ellos en países de renta baja o media, gracias al altruismo de dos investigadores.Ese gesto cambia la economía de la investigación médica. Lo que ha provocado el estancamiento las enfermedades raras no ha sido nunca la desidia, sino las finanzas, con un desarrollo que cuesta cientos de millones y no se recupera con unos pocos miles de pacientes. Se conocen unas 18.000 enfermedades y apenas 4.000 tienen algún tratamiento aprobado por la FDA. Cuando desaparece el coste de entender una proteína, la aritmética cambia. David Fajgenbaum, un médico que se salvó a sí mismo al descubrir que un fármaco ya existente frenaba la rara dolencia que padecía, dirige hoy Every Cure, que con fondos públicos estadounidenses puntúa con inteligencia artificial 75 millones de combinaciones entre medicamentos aprobados y enfermedades, y publica los resultados. A veces no hace falta inventar la molécula, basta con encontrarla en la farmacia de la esquina, y la IA es muy buena en eso. Otras, toca partir de cero, como Rentosertib, un fármaco experimental contra la fibrosis pulmonar idiopática, en fase 3 desde julio, con diana terapéutica identificada mediante inteligencia artificial y cuya molécula fue diseñada con ayuda de modelos generativos.Los últimos meses hemos tenido motivos de sobra para la ansiedad: agentes que actúan sin que nadie los vigile, ciberataques que una máquina prepara en horas, modelos cuyo control se discute en despachos gubernamentales. Pero la misma capacidad que asusta es la que hoy permite a un laboratorio modesto de Granada o de Bogotá estudiar una enfermedad que padecen 200 personas en el mundo, algo que hace diez años nadie habría financiado. La esperanza no está en una fecha, está en una curva de costes decrecientes que pone al alcance de muchos lo que antes era privilegio de pocos. El cáncer no se acabará con un anuncio. Pero, por primera vez, el enfermo al que nadie miraba tiene a alguien buscando.Juan Manuel López Zafra Doctor en Ciencias Económicas y profesor titular de Cunef Universidad
En 2006 murió el padre de Dario Amodei de una enfermedad que la medicina aprendió a curar pocos años después. Su hijo sacó de aquello una conclusión que, todavía hoy, guía a Anthropic, la empresa que dirige con su hermana: entre morir y seguir vivo … puede mediar solo un calendario. Sorprendió que el propio Amodei advirtiese contra las falsas esperanzas de frases como «la inteligencia artificial curará el cáncer». Algo que debiera resultar inspirador se había convertido en un tópico que la gente percibía como un engaño. Por eso, añadió, lo único que funcionará es curarlo de verdad.
Conviene aquí separar el agua del aceite. Por lado está el bombo, que vive de fechas. Amodei habla de vencer la mayoría de las enfermedades en cinco a diez años. Demis Hassabis, científico jefe de Google y presidente de Google DeepMind y de Isomorphic Labs, la empresa que fundó para «resolver todas las enfermedades», levantó en mayo 2.100 millones de dólares tras haber prometido fármacos en ensayos con humanos para finales de 2025, que retrasó a finales de este año. Sam Altman puso de su bolsillo 180 millones en Retro Biosciences, que aspira a sumar diez años de vida sana, y OpenAI le entrenó un modelo propio para rediseñar las proteínas que rejuvenecen células. Google, con Yale, enseñó a un modelo a leer células una a una, y este propuso combinar un fármaco existente con interferón para hacer visibles al sistema inmunitario ciertos tumores, algo que el laboratorio confirmó. Apple avisa ya de una posible hipertensión a los usuarios de su reloj con un algoritmo entrenado con datos de más de cien mil voluntarios.
Pero por otro está la esperanza, que se alimenta de herramientas y de datos. 117 moléculas diseñadas con ayuda de la inteligencia artificial han llegado a ensayos con personas; 60 han superado la fase 1, ocho han completado una fase 2 y ninguna está aprobada. Las que alcanzan esa fase la superan en torno al 40% de las veces, igual que la media histórica de la industria. No hay mejora, porque lo que decide una fase 2 es la biología de un organismo que aún no hay IA que sepa simular completo. La primera decisión regulatoria llegará en el primer trimestre de 2027, y será para un comprimido contra la psoriasis, Zasocitinib. Quizá no sea el final de una enfermedad, pero mejorará la vida de quienes la padecen.
Hay que ir más allá para no errar en la conclusión. La revolución no está en la salida del embudo, sino en su entrada. En 2024, Hassabis y John Jumper recibieron el Nobel de Química por AlphaFold, el sistema que predice la forma tridimensional de las proteínas. Determinar en el laboratorio una sola de esas formas podía costar años y alguna tesis doctoral. Hoy hay más de 240 millones de estructuras en abierto, consultadas por más de tres millones de investigadores de 190 países, un tercio de ellos en países de renta baja o media, gracias al altruismo de dos investigadores.
Ese gesto cambia la economía de la investigación médica. Lo que ha provocado el estancamiento las enfermedades raras no ha sido nunca la desidia, sino las finanzas, con un desarrollo que cuesta cientos de millones y no se recupera con unos pocos miles de pacientes. Se conocen unas 18.000 enfermedades y apenas 4.000 tienen algún tratamiento aprobado por la FDA. Cuando desaparece el coste de entender una proteína, la aritmética cambia. David Fajgenbaum, un médico que se salvó a sí mismo al descubrir que un fármaco ya existente frenaba la rara dolencia que padecía, dirige hoy Every Cure, que con fondos públicos estadounidenses puntúa con inteligencia artificial 75 millones de combinaciones entre medicamentos aprobados y enfermedades, y publica los resultados. A veces no hace falta inventar la molécula, basta con encontrarla en la farmacia de la esquina, y la IA es muy buena en eso. Otras, toca partir de cero, como Rentosertib, un fármaco experimental contra la fibrosis pulmonar idiopática, en fase 3 desde julio, con diana terapéutica identificada mediante inteligencia artificial y cuya molécula fue diseñada con ayuda de modelos generativos.
Los últimos meses hemos tenido motivos de sobra para la ansiedad: agentes que actúan sin que nadie los vigile, ciberataques que una máquina prepara en horas, modelos cuyo control se discute en despachos gubernamentales. Pero la misma capacidad que asusta es la que hoy permite a un laboratorio modesto de Granada o de Bogotá estudiar una enfermedad que padecen 200 personas en el mundo, algo que hace diez años nadie habría financiado. La esperanza no está en una fecha, está en una curva de costes decrecientes que pone al alcance de muchos lo que antes era privilegio de pocos. El cáncer no se acabará con un anuncio. Pero, por primera vez, el enfermo al que nadie miraba tiene a alguien buscando.
Juan Manuel López Zafra
Doctor en Ciencias Económicas y profesor titular de Cunef Universidad
RSS de noticias de economia
