La medicina entra en una nueva era gracias a la IA

Un laboratorio conjunto busca que la investigación farmacéutica sea más rápida y accesible con la colaboración de expertos en tecnología y ciencias de la vida

La inversión de 1.000 millones de dólares en IA busca reducir hasta en un 70% los costos y plazos en la investigación de medicamentos

Un movimiento sin precedentes sacude a la industria farmacéutica y tecnológica: Nvidia y Eli Lilly invertirán 1.000 millones de dólares en un laboratorio de inteligencia artificial (IA) destinado a revolucionar el desarrollo de medicamentos en los próximos cinco años. Esta asociación incrementa exponencialmente los recursos e infraestructuras en IA aplicada a las ciencias de la vida, con el objetivo de acortar los plazos de investigación y reducir los costos hasta un 70%, según estimaciones recogidas por Benzinga.

Las firmas detallaron que el laboratorio conjunto estará ubicado en el área de la bahía de San Francisco, tendrá apertura programada para finales de marzo y será un espacio en el que equipos multidisciplinarios de ambas compañías trabajarán codo a codo.

La colaboración busca que los científicos de Eli Lilly potencien sus capacidades en investigación médica a través de los últimos avances tecnológicos de Nvidia, incluyendo el uso de chips de la generación Vera Rubin y la plataforma BioNeMo, herramientas clave para analizar estructuras moleculares y acelerar la identificación de nuevos candidatos a fármacos, según informó Reuters.

Read more!

Kimberly Powell, vicepresidenta de salud de Nvidia, señaló en conferencia de prensa que las compañías dedicarán “recursos incrementales” al centro y enfatizó el potencial transformador de la iniciativa: “Estamos construyendo el futuro de cómo se diseñarán y desarrollarán los medicamentos”, destacó, mientras explicaba que la clave será producir y estructurar grandes volúmenes de datos fiables.

Eli Lilly y Nvidia refuerzan su liderazgo bursátil mientras enfrentan el reto de garantizar fiabilidad y reproducibilidad científica en el desarrollo farmacéutico con IA (REUTERS/Mike Segar/File Photo)

Powell recalcó la importancia de crear “datos de verdad de campo en el laboratorio” a escala, fomentando un ciclo de retroalimentación donde experimentos cada vez mejores generan algoritmos más afinados, los cuales, a su vez, orientan experimentos más eficaces.

La estrategia empresarial de Nvidia en biotecnología apunta a construir un ecosistema abierto de modelos y software de IA que permita a los laboratorios desarrollar plataformas personalizadas sobre su hardware. En el marco de la J.P. Morgan Healthcare Conference de 2026, la compañía también anunció nuevas colaboraciones, entre ellas con Thermo Fisher Scientific para integrar IA en instrumentos científicos y sistemas robóticos, y una expansión de su plataforma BioNeMo con herramientas y modelos orientados a tareas de biología y descubrimiento de fármacos.

Según el CEO de Eli Lilly, David Ricks, la unión de los volúmenes de datos y el conocimiento científico de la farmacéutica con la capacidad computacional y el desarrollo de modelos de Nvidia representa la oportunidad de reinventar la dinámica de la investigación en medicamentos. “Vemos esta iniciativa como un catalizador de las capacidades que definirán la próxima era en el descubrimiento de fármacos”, expresó en el comunicado difundido por Yahoo Finance.

Nvidia expande su plataforma BioNeMo y colabora con Thermo Fisher Scientific para integrar inteligencia artificial en biotecnología y robótica científica (REUTERS/Dado Ruvic/Ilustración)

Diogo Rau, director de información y digital de Eli Lilly, añadió: “Nos movemos hacia un futuro donde el descubrimiento estará impulsado por la experimentación rápida y modelos cada vez más personalizados”.

El laboratorio canalizará la experiencia farmacéutica de Eli Lilly y el poder del cómputo acelerado de Nvidia para incorporar IA a todos los niveles: desde el diseño de moléculas y simulaciones virtuales hasta la automatización de procesos en manufactura y ensayos clínicos. Un eje central será trasladar las tareas más lentas y costosas del proceso, tradicionalmente ejecutadas por humanos, a simulaciones virtuales, permitiendo aumentar el volumen de investigación hasta cien veces, como analizó Jim Cramer en Benzinga.

Los analistas citados por 24/7 Wall Street proyectan un crecimiento del mercado de descubrimiento de medicamentos mediante IA hasta los 24.500 millones de dólares en 2026 y hasta 160.500 millones en 2035, impulsado por eficiencias en investigación y medicina de precisión.

Se calcula que la IA podría revertir el 30-40% de los gastos en investigación y desarrollo, recortando de uno a cuatro años los plazos, y optimizar la selección de participantes o la predicción de efectos secundarios en ensayos clínicos.

En términos globales, las mejoras tecnológicas podrían suponer hasta 868.000 millones de dólares en impacto sanitario para 2030, incluyendo 646.000 millones en ahorros y 222.000 millones en crecimiento de productividad y creación de nuevas terapias.

La inteligencia artificial aplicada promete multiplicar por cien la capacidad investigadora y trasladar procesos humanos a simulaciones virtuales (Imagen Ilustrativa Infobae)

Las cotizaciones bursátiles de ambas empresas reflejan el alcance de la inversión: Eli Lilly ha superado la apreciación del índice S&P 500 en el último año, alcanzando el billón de dólares en capitalización en noviembre pasado, mientras Nvidia se posiciona como la empresa más valiosa del mundo, después de haber sobrepasado los cinco billones de dólares en 2025, según Yahoo Finance.

Esta alianza, además, se suma a la red de colaboraciones estratégicas de Nvidia en el ámbito de la salud, que incluyen acuerdos con Recursion, Novo Nordisk, Mayo Clinic, Illumina e IQVIA.

Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, puntualizó a Yahoo Finance: “La IA está transformando todas las industrias y su impacto más profundo será en las ciencias de la vida”. La magnitud de la apuesta también implica riesgos: la automatización debe superar obstáculos regulatorios y científicos, y garantizar que los modelos “aprendidos” tengan la fiabilidad y reproducibilidad que exige la medicina, advierte Forbes.

El éxito de la iniciativa podría sentar las bases de un nuevo modelo industrial en el descubrimiento de medicamentos; el fracaso, en cambio, advertiría sobre los límites del cómputo ante la complejidad de la biología.

Read more!