La startup respaldada por Google prevé iniciar recién a fines de 2026 las pruebas clínicas de medicamentos diseñados con inteligencia artificial. El cambio de plazos expone los desafíos reales de llevar la IA del laboratorio al sistema de salud.
Isomorphic Labs, la compañía de descubrimiento de fármacos basada en inteligencia artificial respaldada por Google, postergó el inicio de sus primeros ensayos clínicos. Así lo confirmó su fundador y CEO, Demis Hassabis, quien aseguró que la empresa espera comenzar con pruebas en humanos hacia fines de 2026, un año más tarde de lo previsto originalmente.
Las declaraciones fueron realizadas durante un evento del Foro Económico Mundial en Davos, Suiza, y marcan un ajuste relevante en las ambiciones de una de las startups más observadas del cruce entre inteligencia artificial y biotecnología. En 2024, Hassabis había afirmado que Isomorphic Labs tendría medicamentos diseñados por IA en ensayos clínicos antes de que finalizara 2025.
El retraso se produce en un contexto en el que cada vez más compañías tecnológicas y farmacéuticas destacan el potencial de la inteligencia artificial para acelerar los procesos de investigación y desarrollo, reducir costos y acortar los tiempos tradicionales del descubrimiento de fármacos. Sin embargo, el caso de Isomorphic muestra que la transición desde los avances computacionales hacia aplicaciones clínicas concretas sigue siendo compleja.
Del avance algorítmico a la validación clínica
Isomorphic Labs fue fundada en 2021 como un spin-off de DeepMind, la división de investigación en inteligencia artificial de Alphabet, la empresa matriz de Google. DeepMind, dirigida también por Hassabis, alcanzó notoriedad mundial gracias a AlphaFold, un sistema de IA capaz de predecir con gran precisión la estructura tridimensional de las proteínas, un hito considerado revolucionario para la biología y la medicina.
Ese avance sentó las bases conceptuales y tecnológicas para la creación de Isomorphic Labs, cuyo objetivo es utilizar inteligencia artificial para diseñar nuevos medicamentos de manera más rápida y eficiente que los métodos tradicionales. La promesa es significativa: reducir ciclos de desarrollo que hoy suelen extenderse durante más de una década.
No obstante, el propio Hassabis reconoció implícitamente en Davos que trasladar esos progresos al terreno clínico requiere más tiempo del esperado. Los ensayos en humanos representan una etapa crítica y altamente regulada, donde la innovación tecnológica debe convivir con estrictos estándares de seguridad y eficacia.
Inversión, expectativas y presión del mercado
A pesar del cambio en el cronograma, Isomorphic Labs mantiene un fuerte respaldo financiero. En 2024, la compañía levantó U$S 600 millones en su primera ronda de financiamiento externo, liderada por Thrive Capital. Esa inversión posicionó a la startup como uno de los proyectos más capitalizados dentro del ecosistema de biotecnología basada en inteligencia artificial.
El interés de los inversores refleja una tendencia más amplia: el sector salud es uno de los campos donde se espera que la IA genere impacto económico y científico tangible. Desde el diseño de moléculas hasta la optimización de ensayos clínicos, la promesa de acelerar la llegada de nuevos tratamientos al mercado es central para farmacéuticas, sistemas de salud y fondos de inversión.
Sin embargo, el anuncio de Hassabis también funciona como una señal de madurez para el sector. Más allá del entusiasmo, incluso las compañías con acceso a tecnología de punta y respaldo de gigantes como Google enfrentan límites estructurales, regulatorios y científicos.
Un mensaje relevante para mercados emergentes
Para regiones como América Latina —y particularmente para países como la Argentina, con un ecosistema biotecnológico en crecimiento— el caso de Isomorphic Labs ofrece una doble lectura. Por un lado, confirma que la inteligencia artificial será una herramienta clave en el futuro del desarrollo farmacéutico. Por otro, deja en claro que los tiempos de adopción real suelen ser más largos que los discursos de innovación.
El retraso anunciado no implica un fracaso, sino una recalibración de expectativas. En un sector donde la validación científica es ineludible, incluso los mayores avances algorítmicos deben atravesar procesos extensos antes de traducirse en medicamentos disponibles para los pacientes.
En ese sentido, la experiencia de Isomorphic Labs refuerza una idea central: la inteligencia artificial ya está transformando la investigación médica, pero su impacto clínico masivo será gradual, no inmediato. Y ese aprendizaje resulta tan relevante para Silicon Valley como para los polos científicos y emprendedores de América Latina.