Después de una década de promesas incumplidas, Recursion Pharmaceuticals está apostando por un nuevo líder que finalmente traduzca su plataforma de descubrimiento de fármacos impulsada por inteligencia artificial en terapias comercializables. Najat Khan, el director ejecutivo entrante de la compañía, toma el mando en medio de crecientes pérdidas financieras y escepticismo sobre si la IA realmente puede revolucionar la industria farmacéutica.
El desafío: una década de potencial incumplido
Fundada en 2014, Recursion prometió inicialmente entregar 100 nuevos medicamentos en una década utilizando IA para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos, tradicionalmente lento y costoso. La realidad ha sido completamente diferente. A pesar de una importante inversión, la empresa aún no ha lanzado ningún medicamento al mercado. El precio de sus acciones se ha desplomado un 86% desde su oferta pública inicial de 2021, dejándola con una capitalización de mercado de 2.200 millones de dólares. En los últimos meses se han visto medidas drásticas, incluidos recortes de oleoductos y reducciones de fuerza laboral (por un total del 20% desde agosto de 2024), junto con pérdidas crecientes de 716 millones de dólares frente a la disminución de los ingresos (una reducción de un tercio a 44 millones de dólares).
El mandato de Khan: convertir la promesa en ganancias
Najat Khan, quien asumirá oficialmente el cargo de director ejecutivo el 1 de enero, aporta un historial de creación de equipos de inteligencia artificial en Johnson & Johnson. Su tarea es clara: demostrar que el enfoque impulsado por la IA de Recursion puede superar la tasa de fracaso notoriamente alta de la industria (actualmente 90%) y entregar medicamentos más rápido y más barato que los métodos convencionales.
“Cuando fui a Recursion, mucha gente dijo: ‘Cambiar las reglas sobre cómo se elaboran los medicamentos es realmente difícil’. Yo dije: ‘Está bien, se acepta el desafío’”, dijo Khan a Forbes en su primera entrevista como directora ejecutiva designada.
El cuello de botella en el descubrimiento de fármacos mediante IA
La industria farmacéutica enfrenta costos abrumadores de investigación y desarrollo (3.500 millones de dólares por medicamento, con un promedio de 10 años hasta su comercialización). La IA ofrece una solución teórica: acelerar el descubrimiento, reducir las tasas de error y, en última instancia, reducir los costos. Sin embargo, traducir esta teoría en resultados tangibles ha resultado difícil de alcanzar.
El proceso de recursión: ¿brotes verdes de progreso?
Khan señala la cartera interna de Recursion, incluidas terapias potenciales para el cáncer y enfermedades raras, como prueba de progreso. Un candidato prometedor apunta a un trastorno genético hereditario que conduce al cáncer de colon. Se esperan los primeros datos clínicos en unas semanas.
La compañía también destaca los recientes pagos por hitos de gigantes farmacéuticos, incluido un acuerdo de 30 millones de dólares con Roche y Genentech para mapear células inmunes especializadas. Esto sugiere la validación de la plataforma de Recursion por parte de la industria.
El desafío de los datos: decodificar la biología
Un obstáculo fundamental en el descubrimiento de fármacos con IA es la naturaleza fragmentada e incompleta de los datos biológicos. Recursion intenta crear un mapa completo de genes, proteínas y datos de pacientes, argumentando que esto es esencial para que la IA funcione de manera efectiva.
“No se pueden crear medicamentos hasta que se tenga este mapa y estos datos”, enfatizó Khan. “Hay que empezar desde el principio”.
Persiste el escepticismo
A pesar de estos esfuerzos, el escepticismo persiste. El analista de Jefferies, Dennis Ding, califica la recursión como una “retención”, reconociendo el potencial de la plataforma pero advirtiendo que la validación llevará tiempo y que las lecturas clínicas pueden ser difíciles de interpretar.
Conclusión
Najat Khan se enfrenta a una batalla cuesta arriba para demostrar que el enfoque impulsado por la IA de Recursion puede cumplir su promesa. Los próximos años serán fundamentales para determinar si esta ambiciosa visión puede traducirse en resultados tangibles o si la empresa seguirá siendo otra advertencia en la búsqueda del descubrimiento de fármacos impulsado por la IA.
