Uno de los grandes objetivos de la biología es lograr la simulación digital de una célula viva. Si los investigadores pudieran usar computadoras para entender con mayor precisión cómo reaccionarían los nuevos medicamentos en el organismo, tendrían más confianza al probarlos en animales y humanos. Si bien los modelos lingüísticos de gran tamaño impulsaron avances en el estudio del comportamiento de las proteínas, aplicar esa misma tecnología para reproducir todas las complejidades de una célula completa no dio los mismos resultados. El principal problema es que no existen suficientes datos.
En febrero de este año, la startup Tahoe Therapeutics dio un paso más hacia ese objetivo con el lanzamiento de Tahoe-100M, una colección de 100 millones de puntos de datos que muestran cómo distintos tipos de células cancerosas respondieron a interacciones con más de mil moléculas. Este tipo de información, conocida como perturbaciones, es clave para entrenar modelos de IA, ya que conocer cómo reaccionan las células frente a diversas moléculas mejora la capacidad de un algoritmo para predecir cómo se verán afectadas por otras. "Creemos que el Tahoe-100M fue un momento de aterrizaje en Marte para los conjuntos de datos de una sola célula", dijo a Forbes US el director ejecutivo de Tahoe, Nima Alidoust, de 39 años.
La empresa logró crear este conjunto de datos en menos de tres años desde su fundación gracias a su plataforma Mosaic. Esta herramienta le permite tomar células de distintos tipos de pacientes y de todos los órganos para luego combinarlas, en lugar de usar las técnicas convencionales que analizan células de un solo individuo por vez, explicó el director científico y cofundador, Johnny Yu. "Así, cada vez que realizamos un experimento, generamos enormes atlas de células individuales que muestran qué fármacos afectan a qué pacientes", añadió.
"Nuestra principal superpotencia es la capacidad de generar los enormes conjuntos de datos necesarios para los modelos celulares virtuales", afirmó Alidoust. Agregó que la posibilidad de escalar rápido esa producción de datos es lo que diferencia a Tahoe de otras compañías que trabajan con IA para el descubrimiento de fármacos. Además, consideró que este avance es clave para el objetivo de la firma: crear modelos celulares virtuales y usarlos para encontrar nuevos tratamientos contra el cáncer y otras enfermedades.
Hoy, Tahoe anunció que obtuvo US$ 30 millones en financiación de capital de riesgo, liderada por Amplify Partners. También participaron Databricks Ventures, Wing Venture Capital, General Catalyst, AIX Ventures, Mubdala Ventures, Civilization Ventures y Conviction. Con esta inyección de capital, la financiación total asciende a US$ 42 millones y la valuación de la empresa llega a US$ 120 millones.
Las malas predicciones de la IA fueron una fuente constante de frustración en el sector biotecnológico, sostuvo Krish Ramadurai, socio de AIX Ventures y miembro del directorio de Tahoe. "Estos algoritmos de IA no paran de recomendar cosas, y luego, cuando se prueban en el laboratorio, todo es un desastre", dijo. A su entender, los datos que Tahoe puede generar marcan una diferencia importante en la precisión de los nuevos modelos.
Apenas unos meses después de que Tahoe publicara su conjunto de datos de 100 millones de puntos, la organización de investigación sin fines de lucro Arc Institute presentó un modelo de célula virtual de código abierto, llamado State, que usó Tahoe-100M como parte de sus datos de entrenamiento. En una evaluación comparativa, Arc descubrió que tenía el doble de precisión que otros modelos de IA y, además, superó a los programas de aprendizaje automático más simples que antes habían dejado atrás a otros modelos básicos.
Este resultado es fruto de casi una década de trabajo del cofundador de Tahoe, Johnny Yu, de 34 años, quien desarrolló la tecnología que hoy sustenta Mosaic mientras trabajaba en el laboratorio del profesor de bioquímica y biofísica Hani Goodarzi, en la Universidad de California en San Francisco.
Alidoust conoció a Goodarzi, de 41 años, cuando ambos estudiaban en Princeton. Se reencontraron en 2022 para conversar sobre la idea de fundar una empresa dedicada a crear modelos celulares virtuales. Goodarzi señaló que un componente esencial de ese proyecto sería la recopilación masiva de datos, por lo que decidió sumar a Yu al equipo.
Un mes después, los tres cofundaron Tahoe —entonces llamada Vevo Therapeutics— junto con el investigador de la UCSF Kevin Shokat, de 60 años. La empresa recaudó una ronda inicial de US$ 12 millones en diciembre de 2022. El nombre cambió de Vevo a Tahoe en abril de este año, tras una impugnación legal.
Con el nuevo capital, Tahoe se enfoca en crear un conjunto de más de mil millones de puntos de datos unicelulares para impulsar sus propios modelos celulares virtuales. Con esos modelos y datos patentados, la compañía acelera el desarrollo de nuevos medicamentos contra el cáncer. Alidoust aseguró que Tahoe ya tiene un fármaco candidato contra "un subtipo importante de cáncer" y que está realizando los estudios requeridos por la FDA para iniciar pruebas en humanos.
Además, explicó que, aunque la empresa planea mantener la propiedad de sus conjuntos de datos más grandes, busca seleccionar a una compañía farmacéutica o de inteligencia artificial para compartir parte de la información. La idea es colaborar en el desarrollo de nuevos medicamentos o en modelos de IA para el descubrimiento de fármacos, lo que daría a Tahoe "más oportunidades de obtener ingresos". Aclaró que aún no eligieron a ese socio, aunque trabajan con distintas firmas en proyectos más pequeños.
Mientras tanto, la empresa seguirá enfocada en generar más datos para sus modelos de IA y en poner a prueba su tecnología. "En la compañía decimos que este es el momento ideal para la biología", señaló Alidoust. "Estamos construyendo. Y esperamos que otros también lo hagan con nosotros", concluyó.
Con información de Forbes US.
