Un equipo de investigación ha creado una «biotecnología virtual» en la que miles de agentes de inteligencia artificial colaboran en diferentes fases del descubrimiento de fármacos.
En un estudio publicado en la revista *Science*, el sistema analizó los datos de 55 984 ensayos clínicos. Los investigadores también le pidieron que investigara la proteína B7-H3, que ya se está estudiando como posible diana terapéutica en el cáncer de pulmón.
Los resultados son interesantes. Sin embargo, la IA no descubrió el B7-H3, ni creó un nuevo fármaco, ni demostró que un tratamiento fuera eficaz. Su propuesta aún no se ha probado experimentalmente.
¿Qué hicieron realmente los 37 000 agentes de IA?
«The Virtual Biotech» se diseñó para funcionar como una empresa de biotecnología.
Una IA que actuaba como «científico jefe» asignó tareas a equipos que se ocupaban de ámbitos como los objetivos terapéuticos, el diseño de fármacos y los ensayos clínicos. Más de 37 000 agentes revisaron, cada uno de ellos, un ensayo clínico en fase avanzada.
A continuación, los investigadores asignaron al sistema una tarea más específica: evaluar si el CD276, más conocido como B7-H3, podría ser una diana terapéutica útil en el cáncer de pulmón.
La proteína B7-H3 no era un descubrimiento nuevo. Estudios anteriores ya habían detectado niveles elevados de esta proteína en algunos tumores pulmonares y habían sugerido que podría ayudar al cáncer a eludir el sistema inmunitario.
El sistema analizó los datos genéticos, de células individuales, espaciales y clínicos disponibles. Confirmó que B7-H3 era una posible diana y propuso utilizar un conjugado de anticuerpo y fármaco (ADC) para atacarla.
Un ADC combina un anticuerpo que reconoce una diana concreta con un fármaco anticanceroso. El objetivo del anticuerpo es transportar el fármaco hasta las células que presentan dicha diana.
Nuestro artículo sobre el TROP2 y el cáncer de pulmón analiza con más detalle cómo funcionan los ADC y las cuestiones que rodean su uso.
El B7-H3 ya se está probando en el cáncer de pulmón de células pequeñas
En la Conferencia Mundial sobre Cáncer de Pulmón de 2026 se presentaron los resultados provisionales de la fase III de dos ADC distintos dirigidos contra B7-H3 en el cáncer de pulmón microcítico recidivante.
En el ensayo TAISHAN-302, el tambotatug pelitecan mejoró la supervivencia global mediana hasta los 13,3 meses, frente a los 9,4 meses del topotecán.
En el ensayo ARTEMIS-008, la mediana de supervivencia global fue de 18,5 meses con risvutatug rezetecan y de 10,3 meses con topotecán.
Ambos ensayos se llevaron a cabo en China. Es necesario realizar más estudios para determinar si los resultados son igualmente válidos para poblaciones más amplias, incluidas las de Europa.
Estos fármacos se desarrollaron independientemente del estudio de Virtual Biotech. Los resultados no validan el sistema de inteligencia artificial ni demuestran que su propuesta funcionaría. Sin embargo, sí muestran por qué el B7-H3 está suscitando interés en la investigación sobre el cáncer de pulmón.
Esto se produce en un momento en el que el tratamiento del cáncer de pulmón de células pequeñas está empezando a cambiar tras décadas de avances limitados. Nuestro artículo sobre los nuevos tratamientos para el cáncer de pulmón de células pequeñas en Europa explica algunos de los avances recientes y por qué la autorización en Europa no implica automáticamente el acceso a los mismos.
En nuestro reciente seminario web sobre el cáncer de pulmón de células pequeñas también se abordó el acceso a los ensayos clínicos, los nuevos tratamientos y el apoyo que las personas necesitan cuando hay que tomar decisiones con rapidez.
Virtual Biotech no ha desarrollado ningún tratamiento
El estudio muestra lo que un equipo numeroso de agentes de IA puede hacer con la información disponible. No demuestra que el tratamiento que proponen sea seguro ni eficaz.
No se ha fabricado ningún nuevo fármaco B7-H3 de Virtual Biotech. Su propuesta no se ha sometido a pruebas en experimentos de laboratorio, estudios con animales ni ensayos clínicos.
Los investigadores humanos también siguieron participando. Eligieron el cáncer de pulmón como objetivo de investigación del sistema, revisaron su trabajo y contaron con la colaboración de especialistas externos para evaluar la propuesta.
El desarrollo de fármacos no consiste simplemente en buscar una diana plausible. Aún hay que desarrollar un posible tratamiento, someterlo a pruebas y compararlo con los tratamientos existentes. Muchas ideas que parecen prometedoras fracasan durante ese proceso.
¿Podría la inteligencia artificial acelerar el desarrollo de medicamentos contra el cáncer de pulmón?
El valor potencial radica en la rapidez y la escala.
Un equipo de investigación formado por personas no puede repartir decenas de miles de ensayos clínicos entre decenas de miles de investigadores. Un sistema de inteligencia artificial sí puede organizar el trabajo a esa escala y buscar conexiones entre grandes cantidades de datos.
Esto podría ayudar a los investigadores a decidir qué objetivos merecen una atención más detallada, a identificar las razones por las que los ensayos anteriores tuvieron éxito o fracasaron y a seleccionar las ideas que se llevarán a la investigación de laboratorio.
También podría generar errores convincentes a gran escala. La calidad de sus conclusiones depende de los datos que reciba, de las preguntas que se le formulen y de las comprobaciones realizadas por personas con los conocimientos especializados pertinentes.
La declaración de posición de Lung Cancer Europe sobre la inteligencia artificial en la atención del cáncer de pulmón aboga por la transparencia y la evidencia, manteniendo el criterio humano como elemento central e implicando a las personas afectadas por el cáncer de pulmón en las decisiones sobre cómo se utiliza la inteligencia artificial.
Esos principios se aplican tanto a la investigación farmacológica como a la atención clínica.
¿A quién beneficia una investigación más rápida sobre el cáncer de pulmón?
Encontrar más rápidamente una posible diana terapéutica es solo una parte del trabajo.
Los dos ensayos de fase III del B7-H3 se llevaron a cabo en China. La disponibilidad de más datos, las decisiones de las autoridades reguladoras y los procesos nacionales de financiación determinarán si estos tratamientos llegan finalmente a la población europea.
El acceso a los nuevos tratamientos contra el cáncer de pulmón ya presenta grandes diferencias entre los distintos países europeos. El «Atlas de acceso al tratamiento» de Lung Cancer Europe permite comparar la información sobre reembolsos, pruebas de biomarcadores, cribado y ensayos clínicos en toda Europa.
La inteligencia artificial puede ayudar a los investigadores a avanzar más rápidamente en las primeras fases del desarrollo de fármacos. Sin embargo, por sí sola no puede solucionar la lentitud de los procesos de autorización, la desigualdad en el acceso a las pruebas, la escasa disponibilidad de ensayos clínicos ni las diferencias en la financiación nacional.
Las mismas cuestiones se plantean en otros ámbitos de la IA aplicada a la medicina. Nuestro artículo sobre la IA aplicada a las imágenes médicas y «Cancer Image Europe» analiza cómo unos datos de mayor calidad podrían contribuir a la investigación y al diagnóstico, y por qué es necesario prestar atención desde el principio a cuestiones como la representación, la gobernanza y el acceso.
¿Qué va a pasar ahora?
Ahora, «Virtual Biotech» tiene que demostrar su valía fuera de un sistema informático.
Su propuesta B7-H3 necesitaría someterse a pruebas experimentales antes de que se pudiera saber si podría convertirse en un tratamiento. El sistema también debe someterse a pruebas en otros ámbitos de investigación para comprobar su fiabilidad.
Para las personas afectadas por el cáncer de pulmón, la pregunta es sencilla: ¿contribuye este enfoque a desarrollar tratamientos seguros y eficaces, y llegan esos tratamientos a las personas que los necesitan?
La respuesta vendrá de la investigación de laboratorio, los ensayos clínicos y el acceso en la práctica, no del número de agentes de IA implicados.