Chai Discovery, una joven startup de biotecnología fundada en 2024, se ha convertido en uno de los nombres más llamativos de la nueva ola de descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial. En poco más de un año ha recaudado cientos de millones de dólares, incluyendo una Serie B de 130 millones de dólares que sitúa su valoración en 1.300 millones.
La compañía ha sellado ahora una alianza estratégica con la farmacéutica Eli Lilly, que utilizará su modelo Chai-2, un sistema de diseño generativo de anticuerpos pensado como una especie de ‘suite de diseño asistido por ordenador’ para moléculas. El objetivo: acelerar la creación de nuevos medicamentos biológicos y llevar antes al ensayo clínico fármacos “first-in-class”, es decir, de primera clase en su categoría.
Este acuerdo llega en paralelo al anuncio de un laboratorio de descubrimiento de fármacos con IA en San Francisco, fruto de una inversión de 1.000 millones de dólares entre Eli Lilly y Nvidia, que combinará grandes volúmenes de datos, potencia de cómputo y conocimiento científico para acortar los tiempos de desarrollo de medicamentos.
Aunque parte del sector sigue siendo escéptica sobre el verdadero impacto de la IA en un proceso tan complejo como el desarrollo de fármacos, inversores como General Catalyst y directivos de Lilly defienden que quienes adopten pronto estas herramientas ganarán una ventaja clara en velocidad y en la posibilidad de abordar tipos de tratamientos que antes eran muy difíciles de desarrollar.
La historia de Chai se remonta a conversaciones iniciadas hace unos seis años entre sus cofundadores y Sam Altman, CEO de OpenAI. Uno de ellos, Josh Meier, trabajó en OpenAI y después en Facebook, donde contribuyó al desarrollo de ESM1, el primer transformador aplicado a proteínas, y más tarde pasó por la biotec de IA Absci. Cuando Meier y su socio Jack Dent consideraron que la tecnología estaba madura, retomaron la idea junto a Altman, que se convirtió en uno de los primeros inversores. Chai nació literalmente dentro de las oficinas de OpenAI en San Francisco.
Hoy la empresa presume de haber construido modelos propios, sin recurrir a grandes modelos abiertos, y asegura que esa especialización les permite ‘empujar la frontera’ del diseño de proteínas. Sus defensores sostienen que no existen barreras técnicas serias para desplegar estos modelos en el descubrimiento de fármacos, más allá de las obligadas fases de pruebas y ensayos clínicos, y auguran ventajas significativas para las farmacéuticas que se suban pronto a esta nueva ola de IA aplicada a la medicina.
