La inteligencia artificial está comenzando a cruzar una frontera especialmente relevante para la investigación biomédica: pasar del análisis realizado en un ordenador a participar en el diseño de experimentos que después se ejecutan en un laboratorio real. Anthropic ha creado un laboratorio de biología experimental en el área de San Francisco como parte de su expansión hacia las ciencias de la vida y el descubrimiento de nuevos medicamentos.

La compañía, responsable de Claude, ya está realizando experimentos físicos y pretende estudiar hasta qué punto los modelos de inteligencia artificial pueden intervenir en diferentes etapas de la investigación científica. El objetivo no es únicamente analizar grandes cantidades de información, sino conectar las capacidades computacionales de la IA con el proceso experimental.

De la pantalla al laboratorio

Una parte importante de la aplicación actual de la inteligencia artificial al descubrimiento de medicamentos se desarrolla in silico: los modelos analizan datos, buscan relaciones, ayudan a predecir estructuras o contribuyen a seleccionar moléculas que posteriormente pueden investigarse.

El paso que está explorando Anthropic introduce una dimensión diferente. La compañía quiere relacionar ese trabajo computacional con el denominado wet lab o laboratorio húmedo, el espacio físico en el que las hipótesis se someten a experimentos biológicos reales.

La diferencia es fundamental. Una predicción generada por un modelo puede resultar prometedora, pero debe contrastarse experimentalmente antes de extraer conclusiones sobre su utilidad biológica o médica.

La IA como asistente del investigador

Anthropic está explorando la posibilidad de que Claude pueda participar en un ciclo científico más amplio: analizar resultados, ayudar a formular hipótesis, proponer qué experimento realizar a continuación y estudiar posteriormente los nuevos datos obtenidos.

La perspectiva resulta especialmente interesante porque la investigación experimental suele avanzar mediante sucesivas iteraciones. Un resultado conduce a una nueva pregunta, esta a otro experimento y los datos obtenidos obligan a modificar o descartar la hipótesis inicial.

Automatizar parcialmente algunas de esas etapas podría reducir el tiempo necesario para explorar un gran número de posibilidades. Sin embargo, actualmente sigue siendo necesaria la supervisión humana y no puede hablarse de un laboratorio autónomo dirigido por Claude.

El descubrimiento de medicamentos como objetivo

La estrategia de Anthropic se orienta especialmente hacia las ciencias de la vida y el desarrollo de fármacos. La compañía ha señalado su interés por acelerar investigaciones relacionadas con enfermedades raras y patologías para las que resulta especialmente difícil encontrar tratamientos.

El descubrimiento de un medicamento es un proceso complejo en el que una enorme cantidad de candidatos iniciales termina reduciéndose a un número mucho menor de moléculas suficientemente prometedoras para continuar su desarrollo. La inteligencia artificial puede ayudar a priorizar posibilidades, encontrar patrones en grandes conjuntos de datos y orientar nuevas líneas de investigación.

Eso no elimina las etapas posteriores. Una molécula identificada con ayuda de IA debe ser estudiada experimentalmente y, si progresa, superar las correspondientes fases preclínicas y clínicas antes de que pueda plantearse una autorización como medicamento.

Anthropic amplía su presencia en biología

El laboratorio forma parte de una estrategia más amplia. Anthropic dispone de herramientas orientadas al trabajo científico a través de Claude y ha reforzado su posición en biología con la adquisición de Coefficient Bio.

La compañía también proporciona herramientas de inteligencia artificial a empresas farmacéuticas como Genentech, Bristol Myers Squibb y Novo Nordisk. La entrada en el laboratorio experimental amplía, por tanto, una actividad que hasta ahora estaba mucho más asociada al procesamiento de información y al trabajo computacional.

Un ciclo científico cada vez más automatizado

Uno de los escenarios que se estudian en el sector consiste en cerrar progresivamente el ciclo entre inteligencia artificial y experimentación. El modelo podría analizar una determinada cuestión, sugerir una hipótesis y proponer un experimento. Los resultados regresarían después al sistema para decidir qué debería probarse a continuación.

La automatización de laboratorios no es nueva, pero los modelos de IA generativa añaden la posibilidad de interpretar información heterogénea y participar en tareas que hasta ahora requerían una intervención intelectual más directa del investigador.

El reto consiste en determinar qué decisiones pueden delegarse, cómo se valida el razonamiento del sistema y en qué puntos debe intervenir necesariamente una persona. En investigación biomédica, un resultado aparentemente convincente puede estar condicionado por múltiples variables experimentales que requieren interpretación especializada.

Todavía no hay medicamentos creados por Claude

La apertura del laboratorio no significa que Anthropic haya desarrollado ya un medicamento mediante Claude ni que la inteligencia artificial esté realizando ensayos clínicos de forma autónoma. El proyecto se encuentra en una fase de investigación destinada a estudiar cómo pueden utilizarse estos sistemas dentro del proceso científico.

La distinción es importante en un ámbito en el que los avances tecnológicos pueden generar expectativas muy superiores a la evidencia disponible. La utilidad de estas herramientas tendrá que demostrarse mediante resultados reproducibles y compararse con los métodos tradicionales de investigación.

Lo que sí muestra el movimiento de Anthropic es una evolución significativa en las ambiciones de la inteligencia artificial aplicada a la ciencia. Después de aprender a resumir artículos, analizar bases de datos y ayudar a escribir código, los modelos empiezan a aproximarse al lugar donde las hipótesis científicas deben enfrentarse finalmente con la realidad: el laboratorio.