Por qué Pfizer y Eli Lilly apuestan por esta startup de descubrimiento de fármacos con IA valuada en US$1.300 millones

En junio pasado, cuando la startup de descubrimiento de fármacos con inteligencia artificial Chai Discovery tenía apenas 15 meses de fundada, lanzó un nuevo modelo capaz de diseñar anticuerpos. Cerca de 20 compañías farmacéuticas se pusieron en contacto para conversar. “Fue como si hubiéramos lanzado una bomba en el campo”, dijo a Forbes Jack Dent, cofundador y presidente de Chai. “La gente escribía por LinkedIn a las 2:00 a.m. diciendo: ‘Estoy tan emocionado que no puedo dormir’”.

El descubrimiento de fármacos es una de las grandes promesas de la inteligencia artificial. Científicos e inversionistas esperan que estos modelos puedan transformar el proceso, largo y complejo, de creación de nuevas terapias. Hoy, un solo medicamento suele costar mucho más de US$1.000 millones y tarda más de 10 años en desarrollarse. La expectativa es que esta tecnología permita encontrar posibles tratamientos con mayor rapidez y precisión, así como desarrollar terapias para enfermedades que antes se consideraban imposibles de abordar con medicamentos.

“Queremos elevar el estándar de los medicamentos que se crean”, afirmó Josh Meier, cofundador y CEO de Chai. “No se trata solo de llevar más medicamentos a los pacientes, sino mejores medicamentos”.

A pesar de competir con empresas más antiguas y con mayores recursos, Chai Discovery logró ubicarse en la primera línea de la carrera por el descubrimiento de fármacos con IA. En enero, la startup, recién valorada en US$1.300 millones, anunció un acuerdo con Eli Lilly, el gigante farmacéutico de US$1 billón de capitalización bursátil conocido por sus medicamentos para bajar de peso, para diseñar múltiples terapias nuevas con su modelo de inteligencia artificial. Ahora, Chai reveló en exclusiva a Forbes que firmó otra gran alianza de desarrollo de medicamentos con IA, esta vez con Pfizer, compañía que registró US$63.000 millones en ingresos en 2025.

A comienzos de este año, la compañía con sede en San Francisco también desplegó de forma discreta la siguiente versión de su modelo de diseño de anticuerpos, llamado Chai-3, que, según la empresa, es ampliamente superior a Chai-2, el modelo que la puso en el mapa. “Eso entusiasmó mucho al equipo de Pfizer”, dijo Dent. La compañía ahora ofrece de forma gratuita su primer modelo de plegamiento de proteínas, Chai-1, lo que permite a posibles clientes farmacéuticos probar parte de su tecnología. Chai mantiene conversaciones con más de 15 compañías farmacéuticas adicionales y espera cerrar más acuerdos este año.

Aunque la startup no reveló los detalles financieros de sus acuerdos con Pfizer o Lilly, esos convenios deberían aportarle ingresos relevantes. Otras alianzas en el sector del descubrimiento de fármacos con IA, como el acuerdo reciente de Genesis Molecular con Incyte o el convenio de 2024 entre Isomorphic, la empresa derivada de Alphabet, y Lilly, han incluido pagos iniciales de decenas de millones de dólares, con un valor potencial total superior a US$1.000 millones.

Chai, que fue incluida este año en la lista AI 50 de Forbes, ha levantado más de US$225 millones de inversionistas como OpenAI, General Catalyst, Menlo Ventures y Oak HC/FT. Ahora la compañía está en conversaciones para levantar US$400 millones adicionales con una valoración de US$3.400 millones, de acuerdo con dos inversionistas familiarizados con la operación. El proceso aún está en una etapa temprana y la empresa todavía no ha elegido un inversionista líder, según uno de esos fondos de capital de riesgo. Chai declinó hacer comentarios.

“Durante mucho tiempo, los modelos fueron humo y espejos. Sabíamos que teníamos que hacer que las cosas fueran literalmente 100 veces mejores para que fueran valiosas en programas reales de descubrimiento de fármacos”, Jack Dent, cofundador y presidente de Chai Discovery.

Los inversionistas destinaron US$11.400 millones a compañías de descubrimiento de fármacos con IA en todo el mundo en 2025, más del doble de los US$5.600 millones del año anterior, según la base de datos de capital de riesgo PitchBook. En lo corrido de este año, la cifra llega a US$5.500 millones, lo que la ubica en camino de superar el registro del año pasado. Isomorphic, la empresa de descubrimiento de fármacos con IA derivada de Alphabet, levantó por sí sola US$2.100 millones en mayo. “Ha habido toda esta esperanza y expectativa alrededor de la IA en el descubrimiento de fármacos, y la gente se volvió un poco escéptica porque era difícil señalar algo tangible”, dijo Dent. “Pero estamos en un universo completamente distinto al de hace un año”.

Meier, de 30 años, creció en Teaneck, Nueva Jersey, en una familia de médicos y empezó a programar a los ocho años. En Harvard, consideró convertirse en médico antes de decidirse por estudiar química y ciencias de la computación. “Lo que me encanta de la programación es que puedes escalar tu impacto”, afirmó.

Conoció a Dent, nacido en Londres y de 29 años, en su primer día de clases en Harvard. Dent, quien estudió ciencias de la computación, pasó su adolescencia creando aplicaciones y videojuegos con amigos. “Era un niño de 14 años ganando dinero vendiendo aplicaciones a 99 centavos cada una y pensaba: ‘Dios mío, ya tengo la vida resuelta’”, recordó.

Después de graduarse, ambos con pregrado y maestría en 2018, Meier trabajó en OpenAI, en el grupo de biología generativa de Meta y en Absci, una firma de descubrimiento de fármacos con IA. Dent se fue a Stripe, donde ganó reputación como uno de los mejores ingenieros de la compañía. Era un momento favorable para trabajar con inteligencia artificial. Cada pocos meses, Meier y Dent se reunían en un restaurante portugués en San Francisco, donde vivía Dent, o en una heladería en Nueva York, donde estaba Meier, para comparar notas mientras el campo avanzaba con rapidez.

Google DeepMind lanzó su primera base de datos de proteínas AlphaFold, por la que luego su equipo ganó el Premio Nobel de Química, en 2021. Para 2024, “teníamos la sensación de que todo en IA estaba a punto de empezar a funcionar en grande, y el campo del descubrimiento de proteínas iba unos años rezagado”, dijo Dent. Fundaron Chai en marzo de ese año junto con otros dos cofundadores que Meier había conocido trabajando en el sector: Matt McPartlon, quien también había pasado por Absci, y Jacques Boitreaud, procedente de la firma francesa de descubrimiento de fármacos con IA Aqemia.

Juntos creían que podían construir un mejor modelo de inteligencia artificial para acelerar la búsqueda de terapias. “Los humanos somos muy malos en el descubrimiento de fármacos”, dijo Meier. “Honestamente, es milagroso que podamos crear medicamentos con las herramientas disponibles hoy”. Lanzaron su primer modelo, Chai-1, en apenas unos meses.

“Creo que se volvió muy claro que están ganando la guerra. Están ganando la guerra de la comercialización y están ganando la guerra del modelo y del producto”, Annie Lamont, managing partner de Oak HC/FT e inversionista de Chai.

La mayoría de los acuerdos de compañías de descubrimiento de fármacos con IA se concentran en medicamentos específicos, con grandes pagos si tienen éxito. Estas empresas también suelen desarrollar sus propias líneas de terapias porque los ingresos potenciales de un medicamento superventas son demasiado grandes para ignorarlos. Chai tomó un camino distinto y vende acceso a su tecnología. “Cuando empezamos, la gente nos decía que la única forma de ganar dinero era crear nuestros propios activos y convertirnos en una farmacéutica. Ese era el dogma que teníamos que desafiar”, dijo Dent. Su cálculo es que, en un mundo donde las farmacéuticas están dispuestas a gastar cientos de millones de dólares por una molécula prometedora, un motor de software capaz de generar rápidamente decenas de posibles terapias tendría un valor muy alto.

“Creo que fue una idea brillante: si quieres ser el socio confiable con el que las industrias tradicionales se sientan cómodas trabajando, no puedes al mismo tiempo intentar tener tu propio pequeño negocio paralelo”, dijo Mikael Dolsten, quien se retiró de Pfizer como presidente mundial de investigación y desarrollo y ahora hace parte de la junta directiva de Chai.

A través de su colaboración con Eli Lilly, la firma trabaja en acelerar el desarrollo de medicamentos biológicos. Estas terapias se derivan de fuentes naturales, como proteínas o células, a diferencia de los compuestos químicos sintetizados en laboratorio. Diogo Rau, director de información y digital de Lilly, dijo a Forbes en marzo que, debido a los tiempos de aprobación de medicamentos, sería “a mediados de la década de 2030, si no a finales de la década de 2030” cuando alguno de sus medicamentos desarrollados con IA llegue al mercado. “Es una gran apuesta al futuro”, dijo en ese momento. Pfizer declinó hablar con Forbes sobre su colaboración con Chai.

Annie Lamont, managing partner de Oak HC/FT y reconocida en la lista Forbes Midas, pasó una década analizando iniciativas de descubrimiento de fármacos con IA antes de invertir en Chai. Según ella, los esfuerzos comerciales de la compañía han avanzado más rápido de lo que esperaba. “Creo que se volvió muy claro que están ganando la guerra”, afirmó. “Están ganando la guerra de la comercialización y están ganando la guerra del modelo y del producto”.

Fue Chai-3 el modelo que convenció a Pfizer de sumarse. Según la compañía, el modelo duplica la tasa de éxito de la versión anterior y produce anticuerpos que se unen 100 veces con mayor afinidad a sus blancos terapéuticos previstos. En el descubrimiento de fármacos, blancos como proteínas, enzimas o receptores funcionan como cerraduras, y las terapias son similares a llaves que se acoplan a ellas para tratar enfermedades. Una unión más fuerte puede significar un tratamiento más eficaz. “Durante mucho tiempo, los modelos fueron humo y espejos”, dijo Dent. “Sabíamos que teníamos que hacer que las cosas fueran literalmente 100 veces mejores para que fueran valiosas en programas reales de descubrimiento de fármacos”.

La mayor tasa de éxito y la afinidad más alta de Chai-3 podrían ser relevantes para concretar la expectativa de que la IA transforme el descubrimiento de fármacos. “La gente de tecnología se emociona con mejor, más rápido y más barato, pero un medicamento superventas puede generar US$10.000 millones al año en ingresos. Pasar de tres años a tres meses es significativo, pero la pregunta más importante es: ‘¿Puedes crear un medicamento con un impacto enorme?’”, dijo Elena Viboch, managing director de General Catalyst, firma que colideró la inversión de capital de riesgo en Chai en diciembre pasado. Todavía falta tiempo para saber si eso es realmente posible.

El modelo Chai-2 permitió a los investigadores diseñar desde cero anticuerpos monoclonales completos, cada vez más importantes en el tratamiento del cáncer y las enfermedades autoinmunes. El modelo podía generar diseños de anticuerpos desde cero en 16% de los casos, comprimiendo meses de trabajo en laboratorio a dos semanas. Sin embargo, aunque sus moléculas se unían a sus blancos, un elemento clave en el desarrollo de medicamentos, no siempre lo hacían bien. Eso implicaba que todavía debían pasar por un proceso largo para mejorar su potencia y seguridad, como ocurre con las moléculas descubiertas sin el uso de IA.

Las mejoras de Chai-3 acercan al modelo a la posibilidad de saltarse ese proceso de refinamiento molecular. La compañía dijo que, en cerca de la mitad de los casos, las moléculas generadas por Chai-3 se unen a sus blancos con una afinidad comparable a la de medicamentos aprobados. Los fundadores también ven esto como un paso hacia la creación de anticuerpos capaces de unirse a múltiples blancos al mismo tiempo, y no solo a uno, lo que permitiría terapias mucho más complejas y precisas. “La mayoría de los anticuerpos simplemente bloquean algunos blancos. El estado del arte es bloquear dos blancos”, dijo Meier. “En el futuro, modularemos blancos de formas más poderosas”.

El equipo de investigación y desarrollo de Chai ya trabaja en sus próximos modelos. Con el tiempo, Chai podría ofrecer a sus clientes farmacéuticos una IA capaz de diseñar moléculas pequeñas y péptidos, lo que aumentaría exponencialmente su mercado potencial, según Dolsten.

A medida que los modelos de IA mejoran, las compañías que los desarrollan compiten por firmar acuerdos con farmacéuticas, mientras los grandes laboratorios los ponen a prueba. “Ahora hay una conciencia general en la industria farmacéutica de que estas tecnologías están funcionando”, dijo Dent. “Ya pasamos la etapa de aceptación y entramos en la parte de entusiasmo de la curva de adopción”.

Con reportería adicional de Rashi Shrivastava

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes US

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