La IA consolida las grandes farmacéuticas: “A las firmas pequeñas les cuesta competir más y más”
En un sector marcado por la escasez de datos de libre acceso, quién puede pagar por más ensayos entrena mejor sus modelos de inteligencia artificial
Quico Sabanés, barcelonés de 33 años, se ha puesto a hombros de gigantes casi por accidente. Hace dos años, contratado por la empresa emergente de biotecnología Acellera, este químico de formación empezó a desarrollar modelos de IA para predecir el comportamiento de moléculas. Se trata de una área en la vanguardia de la ciencia, con aplicaciones de enorme relevancia, como acelerar la creación de fármacos. Son avances tan cruciales que Google recibió el Premio Nobel de Química en 2024 por su herramienta AlphaFold. Con muchos menos recursos, claro está, la start-up en la que trabaja Sabanés ya licenciaba desde hacía años unos sistemas de simulación de comportamiento de moléculas hasta finalmente abandonar ese modelo de negocio en octubre pasado.
“No era rentable”, justifica el químico. El principal problema de las herramientas de simulación de Acellera era un obstáculo común a muchas biotecnológicas: la escasez de datos para entrenarlas.
Hay poca información clínica disponible debido a las leyes de protección de la privacidad de los pacientes, tanto en Europa como en Estados Unidos. Pese a algunos repositorios de datos públicos, como uno lanzado por la UE el año pasado, las biotecnológicas muchas veces dependen de datos procedentes de investigaciones propias, cuyo desarrollo puede costar decenas de millones de euros para probar un solo fármaco, un esfuerzo económico que solo empresas más grandes pueden asumir. Según el último informe de la consultora IQVIA, las grandes farmacéuticas —un grupo selecto de una docena de compañías— concentraron el 30% de los ensayos clínicos que entraron en fases finales en 2024 en EE UU.
“Las grandes corporaciones pueden mejorar sus herramientas a una velocidad muy superior, luego a las empresas pequeñas les cuesta competir más y más”, alerta Jordi Xaus, investigador jefe de Oryzon Genomics, una de las pocas biotecnológicas españolas que diseñan medicamentos propios a partir de modelos de IA. Desde otra de ellas, Integra Therapeutics, apuntan en la misma dirección: “El principal desafío es el acceso a los datos, lo que favorece a quien los tenga”, afirma su consejera delegada y cofundadora, Avencia Sánchez-Mejías. Cada compañía tiene en fase de ensayo dos fármacos desarrollados con IA, en ambos casos, uno de ellos está destinado a combatir el cáncer.
Ante la adversidad, la start-up en la que trabaja Sabanés ha optado por concentrarse en su otro negocio: establecer acuerdos de asociación y servicios con grandes farmacéuticas para ayudarlas en la creación de sus fármacos. Entre los clientes que han tenido figuran gigantes estadounidenses como Pfizer y Janssen (filial de Johnson & Johnson), dos viejos conocidos de la pandemia por producir dos de las principales vacunas contra el covid-19.
“El modelo de alianzas te da más probabilidades de sobrevivir y crecer”, comenta Sabanés. Para cada vez más pequeñas compañías, ese camino va más allá de colaboraciones puntuales y acaba desembocando en su adquisición por parte de grandes farmacéuticas, que buscan reforzar su cartera ante el vencimiento de varias patentes clave en los próximos años, entre ellas la de Ozempic en 2032.
El volumen de fusiones y adquisiciones en el sector se duplicó en 2025 hasta alcanzar los 200.000 millones de dólares (170.000 millones de euros), tras seis años de tendencia a la baja, según la plataforma PitchBook. “Las fusiones y adquisiciones siguen siendo la principal vía de salida para las biotecnológicas”, señala Yann Mauron, director de capital privado en Pictet Alternative Advisors.
La otra alternativa para que estas pequeñas empresas capten recursos sería salir a Bolsa, pero resulta mucho más difícil. El volumen recaudado por las OPV de biotecnológicas se desplomó un 90% en los últimos cuatro años, hasta 1.600 millones de dólares (unos 1.355 millones de euros) en 2025, según datos recopilados por JP Morgan: “La recaudación total se situó entre los niveles más bajos de más de una década, lo que refleja la continua cautela de los inversores”.
“Las dificultades del desarrollo clínico y la competencia de otras empresas están entre los principales riesgos del sector”, explica Noushin Irani, gestora del fondo de biotecnológicas de DWS, en el que administra un patrimonio de casi 350 millones de euros. Además de las decenas de millones de euros solo para concretar los ensayos clínicos, esos requieren años para completarse, con o sin IA, para demostrar cómo evolucionan sus efectos en las personas a lo largo del tiempo.
Los medicamentos que desarrollan Oryzon Genomics e Integra Therapeutics no llegarán al mercado antes de 2030, y eso en el escenario más favorable, como advierte el investigador jefe de la primera: “La IA no es una garantía de éxito”. Explica: “Por ahora, los modelos solo son capaces de predecir ciertos aspectos de nuestro organismo, pero no todo. Tenemos unos 30.000 genes, con innumerables combinaciones posibles, que deben considerarse para evaluar la eficacia de un fármaco”. El éxito requiere tiempo y no todos disponen del mismo.