Tanto en laboratorios universitarios como en empresas de biotecnología y grandes compañías farmacéuticas, los modelos de IA abren nuevas posibilidades para el descubrimiento de fármacos. Sin embargo, usar estos modelos rara vez resulta tan sencillo como usar un chatbot. Por lo general, se adaptan a tareas específicas: predecir la estructura de las proteínas, optimizar reacciones químicas u otras de las múltiples etapas que implica la investigación de nuevos medicamentos. Además, muchas veces requieren capacitación extra y un nivel de sofisticación en aprendizaje automático que a muchos biólogos les falta.
Acá es donde entra Tamarind Bio. Desarrolló una infraestructura de software que permite a los científicos usar, sin trabas, múltiples modelos de aprendizaje automático. Funciona como el sistema operativo Windows: les deja usar cada modelo como si fuera una aplicación más. Además, la plataforma les permite a los investigadores programar flujos de trabajo, entrenar modelos con sus propios datos e integrarlos en sus laboratorios para hacer experimentos que validen sus hallazgos.
Básicamente, me dijo el cofundador Deniz Kavi, el software de su empresa permite a los científicos usar IA "sin preocuparse por la infraestructura o el doloroso trabajo de software con el que no necesitan lidiar a diario".
El origen de Tamarind tiene que ver con algo simple: muchos científicos no quieren lidiar con las complicaciones de la IA. El software original surgió de un proyecto en el que Deniz Kavi trabajó con su cofundadora, Sherry Liu, para su laboratorio en Stanford. Desarrollaron esa herramienta para que a sus colegas del laboratorio les resultara más fácil usar las herramientas de IA. "Básicamente, era un sitio web para ejecutar algunos de los modelos que usábamos", expresó. "Luego se popularizó gracias al boca a boca", completó.
Ese interés llevó a Deniz Kavi y Sherry Liu a fundar Tamarind hace dos años. La incubaron en Y Combinator y hoy la compañía anunció que obtuvo una ronda de financiación de serie A de US$ 12 millones, lo que elevó su inversión total a US$ 13,6 millones. La compañía, según me dijo Kavi, en realidad no necesita ese capital porque Tamarind Bio tuvo un flujo de caja positivo prácticamente desde su creación. Eso se explica porque no solo se usa en laboratorios académicos de todo el mundo, sino también en laboratorios de empresas farmacéuticas y biotecnológicas como Boehringer Ingelheim, Bayer, Mammoth Biosciences y Adimab.
De todos modos, la compañía planea aprovechar el interés de los inversores para duplicar su plantilla, que hoy tiene 12 personas, y seguir mejorando su software, además de ordenar su crecimiento, que llegó al 700% durante el año pasado. @@FIGURE@@
Nan Li, inversor de la firma de capital riesgo Dimension Capital, que lideró la ronda de financiación de serie A, afirmó que lo más convincente de esa estadística de crecimiento es que se logró sin equipo de ventas. "Esta es la historia de una empresa que crece simplemente porque su producto es fantástico, no porque haya recaudado una fortuna ni por sus famosos fundadores", me explicó.
Nan Li por ahora no ve rivales en el horizonte para Tamarind: su mayor competencia, según él, pasa sobre todo por el software interno que las empresas de biotecnología desarrollan para gestionar los modelos. Eso tampoco le preocupa: esas "versiones locales son frágiles", afirmó, y con el tiempo eso va a generar demanda para la solución de Tamarind.
En el caso de Deniz Kavi, la competencia le importa menos y pone el foco en lo que los científicos que trabajan en nuevos tratamientos y medicamentos pueden lograr con las herramientas que desarrolla su empresa. "Quieren ser el único lugar donde se realicen todos los cálculos de cualquier cosa antes de los ensayos clínicos en humanos", sostuvo.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com