La idea de que una inteligencia artificial pueda diseñar fármacos desde cero suena casi a ciencia ficción, pero ya está pasando y va más rápido de lo que parece. En muy poco tiempo, biotecnológicas como Chai Discovery han pasado de ser un proyecto joven a mover rondas de cientos de millones y a prometer medicamentos diseñados por algoritmos.
Si te interesa la IA generativa, la biotecnología o simplemente quieres saber quién está detrás de esta nueva ola de “fábricas de moléculas” digitales, este caso te sirve como referencia perfecta. Vamos a ver cómo funciona el enfoque de Chai Discovery, por qué su última ronda de 130 millones ha llamado tanto la atención y qué significa, en la práctica.
Para situarte, Chai Discovery es una startup biotecnológica muy reciente, fundada en 2024, que ya forma parte del grupo de empresas que usan la inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de fármacos. En lugar de depender solo de laboratorios clásicos y prueba y error, apuesta por modelos de IA que proponen moléculas prometedoras antes de que nadie pise la sala de experimentos.
Lo interesante es que esta compañía no va por libre. Está respaldada por OpenAI y se coloca dentro de una industria que crece rápido, donde varias empresas compiten por ser la referencia en descubrimiento de medicamentos con algoritmos. El enfoque de Chai es bastante agresivo: no busca solo apoyar a los científicos, quiere que la IA se convierta en el motor principal del diseño molecular.
La noticia que ha puesto a Chai Discovery en el radar de todo el sector es su ronda de financiación Serie B de 130 millones de dólares. Con este movimiento, la compañía pasa a estar valorada en unos 1.300 millones de dólares, lo que la coloca directamente en la categoría de “unicornio” a una velocidad poco habitual para una biotecnológica tan joven.
Con todo, el dinero no viene solo de un puñado de fondos pequeños. La Serie B está liderada por General Catalyst y Oak HC/FT, dos inversores muy reconocidos en tecnología y salud. Cuando firmas de este tipo apuestan tan fuerte, envían un mensaje claro: ven en la IA para descubrimiento de fármacos algo que no es solo moda, sino una posible base de la industria farmacéutica del futuro.
Si miras la lista completa de inversores de Chai Discovery, entiendes mejor por qué esta startup está en boca de todo el mundo. En la Serie B han entrado o repetido fondos como Menlo Ventures, OpenAI, Dimension, Thrive Capital, Neo, Yosemite venture fund, Lachy Groom y SV Angel. A esto se suman nuevos nombres como Glade Brook y Emerson Collective.
Esta combinación junta a pesos pesados de capital riesgo clásico con actores muy ligados a la inteligencia artificial. Lo que más llama la atención es la continuidad: Menlo Ventures ya había liderado en agosto anterior la Serie A de 70 millones de dólares, y ahora mantiene su apuesta. Gracias a todas estas operaciones, la financiación total de Chai ya supera los 225 millones de dólares, una cifra muy poco común para una empresa fundada hace tan poco.
La propuesta central de Chai Discovery se basa en modelos de IA entrenados para entender y proponer nuevas moléculas bioquímicas. En lugar de quedarse en predicciones genéricas, trabajan con modelos fundacionales ajustados para descubrimiento de fármacos, entrenados específicamente en datos biológicos y químicos.
La idea es que estos modelos aprendan las reglas ocultas de cómo interactúan las moléculas en el cuerpo humano. A partir de ahí, vas a poder pedir a la IA que te sugiera estructuras nuevas con propiedades interesantes, como mejor estabilidad, menos efectos secundarios o mayor afinidad por una diana concreta. Es casi como tener un “ChatGPT” especializado en química, pero con salida directa a candidatos a medicamento.
El corazón técnico de la plataforma de Chai Discovery está en su capacidad para predecir interacciones entre moléculas bioquímicas. En biomedicina, esto marca la diferencia: necesitas saber no solo qué molécula diseñas, sino cómo va a comportarse frente a proteínas, receptores u otras estructuras del organismo.
Estos modelos buscan identificar, por ejemplo, si un anticuerpo se unirá bien a una proteína diana o si una molécula pequeña tendrá buena afinidad sin engancharse a sitios no deseados. Gracias a estas predicciones, la empresa afirma que puede reprogramar moléculas para convertirlas en posibles curas, reduciendo mucho el número de experimentos fallidos que normalmente se harían en el laboratorio.
Chai explica su visión con una imagen muy clara: construir una especie de “suite de diseño asistido por ordenador” para moléculas. Igual que un arquitecto usa software CAD para diseñar edificios, esta startup quiere que los científicos usen su servicio web para dibujar, probar y ajustar moléculas digitales antes de fabricarlas.
En la práctica, esto significa ofrecer una plataforma donde vas a poder lanzar consultas, explorar variantes de anticuerpos, ajustar propiedades y recibir propuestas optimizadas. La ambición no se queda en lo digital. El CEO, Josh Meier, insiste en que sus modelos más recientes generan moléculas con propiedades que tienen sentido en fármacos reales, no solo en simulaciones bonitas en pantalla.
Chai Discovery presentó Chai 1, su primer gran modelo de IA enfocado a diseño molecular. Este lanzamiento marcó el inicio público de su tecnología y les permitió demostrar que su enfoque podía competir con métodos clásicos de investigación farmacéutica.
Poco después llegó Chai 2, descrito por la propia empresa como su modelo más reciente y avanzado. Con él, la compañía se centra especialmente en diseño de anticuerpos de novo y en mejorar las tasas de éxito frente a otras técnicas de diseño computacional. Aquí es donde empieza a notarse el salto entre tener un modelo “prometedor” y uno que empieza a marcar diferencias medibles.
El modelo Chai 2 se presenta como un gran paso adelante para el diseño de anticuerpos de novo. Esto significa que, en lugar de modificar anticuerpos ya conocidos, la IA propone anticuerpos totalmente nuevos, construidos desde cero para una diana específica. Es un enfoque más arriesgado, pero con mucho más potencial cuando quieres soluciones muy precisas.
Según la compañía, Chai 2 logra mejoras significativas en las tasas de éxito comparado con otros métodos de diseño de anticuerpos de novo. En la práctica, esto se traduce en que un mayor porcentaje de las moléculas sugeridas por el modelo termina teniendo buenas propiedades cuando se comprueba en experimentos. Si lo comparamos con la app móvil de un asistente de texto, aquí no se trata solo de responder bien, sino de generar moléculas que soporten pruebas muy exigentes.
Josh Meier afirma que sus últimos modelos son capaces de diseñar moléculas con propiedades deseables para fármacos reales. No hablan solo de afinidad básica, sino de características que importan mucho en desarrollo clínico, como estabilidad, solubilidad o baja toxicidad potencial.
Siempre habrá una fase experimental que no se puede saltar. Lo que cambia es el punto de partida: en lugar de probar miles de posibilidades al azar, la IA de Chai Discovery acota el espacio de búsqueda y propone candidatos que ya cumplen varios criterios a la vez. Eso puede recortar años de trabajo y millones de euros en proyectos farmacéuticos complejos.
Cuando lees que Chai se especializa en diseño de anticuerpos de novo, puede sonar un poco abstracto, pero el concepto es sencillo. Un anticuerpo es una proteína del sistema inmunitario, y en medicina se usan muchos anticuerpos como fármacos para cáncer, enfermedades autoinmunes y otras patologías.
Tradicionalmente, se partía de anticuerpos ya conocidos y se iban modificando. Aquí la apuesta es otra: crear anticuerpos personalizados desde cero, ajustados a una diana concreta y a unos requisitos muy definidos. La inteligencia artificial analiza estructuras, secuencias y patrones, y a partir de ahí genera nuevas combinaciones que un humano nunca habría propuesto de forma manual.
Una de las promesas más potentes de Chai Discovery es su capacidad para abordar dianas biológicas complejas que antes eran inalcanzables. Hay proteínas o mecanismos del cuerpo humano que se consideran “indrogables” porque los métodos clásicos no encuentran moléculas que se unan bien a ellos.
Con modelos generativos como Chai 2, la empresa sostiene que vas a poder explorar espacios de diseño completamente nuevos y encontrar estructuras que encajen justo donde antes todo fallaba. No significa que cada diana se convierta mágicamente en tratable, pero sí que se abre una ventana realista para áreas terapéuticas que llevaban años atascadas.
Para entender por qué Chai Discovery tiene una orientación tan fuerte hacia IA de frontera, ayuda mirar el perfil de su CEO y cofundador, Josh Meier. Viene de una formación sólida en aprendizaje automático, es decir, en los mismos fundamentos matemáticos y computacionales que han dado lugar a modelos como los de OpenAI.
Antes de crear Chai, Meier trabajó en investigación e ingeniería en Facebook, en áreas donde el manejo de grandes volúmenes de datos y modelos complejos es el pan de cada día. Aún antes, formó parte de OpenAI, lo que explica en parte la conexión directa de la startup con este laboratorio y su enfoque muy técnico sobre modelos fundacionales aplicados a biotecnología.
Según su perfil de LinkedIn, Chai Discovery se fundó en 2024, lo que hace todavía más llamativa la rapidez con la que ha logrado cerrar una Serie A de 70 millones y, poco después, una Serie B de 130 millones. En menos de un ciclo completo de desarrollo farmacéutico clásico, la empresa ya ha levantado más de 225 millones de dólares.
Este ritmo refleja dos cosas: por un lado, la enorme confianza de los inversores en la IA aplicada al descubrimiento de fármacos, y por otro, la sensación de que quien lidere esta carrera puede cambiar cómo se diseña la próxima generación de medicamentos.
En conjunto, el caso de Chai Discovery mezcla una ronda Serie B de 130 millones, una valoración de 1.300 millones y una tecnología de inteligencia artificial centrada en diseñar fármacos desde cero mediante modelos como Chai 1 y Chai 2.
Con su suite de diseño asistido por ordenador para moléculas, la predicción de interacciones bioquímicas y el enfoque en anticuerpos de novo, esta startup respaldada por OpenAI y grandes fondos demuestra cómo la IA puede transformar el desarrollo de medicamentos y abrir dianas biológicas que hasta ahora se daban por perdidas.
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