La inteligencia artificial está transformando radicalmente el descubrimiento de medicamentos, y Converge Bio se posiciona a la vanguardia de este cambio. La startup, con sedes en Boston y Tel Aviv, ha cerrado una ronda de financiación Series A sobresuscrita de $25 millones, liderada por Bessemer Venture Partners. Esta inyección de capital llega en un momento de creciente competencia en el espacio de la IA aplicada a las ciencias de la vida.
La ronda, que sigue a una ronda de semilla de $5.5 millones en 2024, también contó con la participación de TLV Partners y Vintage Investment Partners. De manera significativa, recibió el respaldo adicional de ejecutivos no identificados de gigantes tecnológicos como Meta, OpenAI y Wiz, señalando el interés cruzado entre la tecnología y la biotecnología.
Converge Bio entrena modelos generativos en secuencias de ADN, ARN y proteínas para integrarlos directamente en los flujos de trabajo de empresas farmacéuticas y biotecnológicas. Su objetivo es agilizar las etapas del ciclo de desarrollo de medicamentos, desde la identificación de objetivos hasta los ensayos clínicos.
“Nuestra plataforma continúa expandiéndose a través de estas etapas, ayudando a llevar nuevos medicamentos al mercado más rápido”, explicó Dov Gertz, CEO y cofundador de la empresa.
“Nuestros clientes no tienen que ensamblar modelos por sí mismos. Obtienen sistemas listos para usar que se conectan directamente a sus flujos de trabajo”, añadió Gertz.
En solo dos años, Converge Bio ha escalado rápidamente. La startup ha firmado 40 asociaciones y actualmente ejecuta alrededor de 40 programas en su plataforma. Su alcance geográfico abarca EE.UU., Canadá, Europa e Israel, y ahora se expande hacia Asia.
El equipo ha crecido de 9 empleados en noviembre de 2024 a 34 en la actualidad. Los casos de estudio públicos ya muestran resultados prometedores:
El interés por la IA en este campo está en su punto más alto. El año pasado, Eli Lilly se asoció con Nvidia para construir una supercomputadora dedicada. En octubre de 2024, los creadores de AlphaFold de Google DeepMind ganaron el Premio Nobel de Química.
“Estamos presenciando la mayor oportunidad financiera en la historia de las ciencias de la vida”, comentó Gertz sobre este momentum. “La industria está pasando de enfoques de ‘prueba y error’ a un diseño molecular basado en datos”.
Aunque los modelos de lenguaje grande (LLMs) atraen atención, Converge Bio es consciente de desafíos como las alucinaciones y los problemas de precisión. “En moléculas, validar un compuesto novedoso puede llevar semanas, por lo que el costo es mucho mayor”, señaló el CEO.
Para mitigar estos riesgos, la empresa combina modelos generativos con predictivos, filtrando nuevas moléculas para mejorar los resultados. “Esta filtración no es perfecta, pero reduce significativamente el riesgo”, afirmó.
Gertz aclaró que, a pesar del uso de LLMs como herramientas de apoyo (por ejemplo, para navegar literatura científica), el núcleo de su tecnología se basa en modelos entrenados en datos biológicos específicos. “Usamos LLMs, modelos de difusión, aprendizaje automático tradicional y métodos estadísticos cuando tiene sentido”.
La aspiración de Converge Bio es clara: “Queremos ser ese laboratorio generativo para toda la industria”, concluyó Gertz. “Nuestra visión es que cada organización de ciencias de la vida use Converge Bio como su laboratorio de IA generativa. Los laboratorios húmedos siempre existirán, pero se emparejarán con laboratorios generativos que creen hipótesis y moléculas computacionalmente”.
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