El motor IsoDDE de próxima generación de Isomorphic Labs impulsa el diseño asistido por IA de moléculas complejas y de difícil objetivo

En Resumen

IsoDDE se presenta como una plataforma de IA de próxima generación diseñada para avanzar en el descubrimiento de fármacos in silico, mejorando la precisión predictiva, ampliando el alcance de los objetivos y permitiendo la creación de nuevas sustancias químicas para sistemas biológicos complejos.

Isomorphic Labs, una spin-off de Google DeepMind, ha presentado IsoDDE, descrito como el sistema de IA más avanzado divulgado públicamente para el diseño computacional de fármacos a febrero de 2026.

La plataforma se posiciona como un motor in silico de ciclo completo que va más allá del enfoque de predicción estructural de AlphaFold 3 y busca abordar varias limitaciones de larga data en los flujos de trabajo digitales de desarrollo de fármacos.

Según la compañía, IsoDDE está diseñado para generalizar a sistemas biológicos desconocidos, predecir afinidades de unión sin depender de simulaciones tradicionales basadas en física, identificar bolsillos regulatorios ocultos y operar de manera efectiva con anticuerpos y otras biomoléculas complejas.

En programas internos, Isomorphic Labs informa que IsoDDE ya se utiliza para interpretar estructuras previamente no caracterizadas, detectar bolsillos que no habían sido anotados experimentalmente y generar nuevas sustancias químicas para objetivos considerados difíciles de druggear. El sistema se presenta como un marco computacional unificado destinado a cerrar la brecha entre la predicción estructural y las tareas prácticas de diseño de fármacos, ofreciendo niveles de precisión que la compañía afirma superan enfoques anteriores basados en aprendizaje profundo y física.

El desarrollo de la plataforma sigue al rápido avance en modelado molecular habilitado por IA desde el lanzamiento de AlphaFold 3 en 2024. Aunque ese modelo avanzó significativamente en la predicción de estructuras de proteínas y ligandos, no resolvió completamente el desafío de aplicar métodos computacionales a los pipelines de descubrimiento de fármacos del mundo real, donde los modelos deben manejar propiedades bioquímicas diversas y extrapolar a sistemas fuera de su distribución de entrenamiento. IsoDDE se posiciona como un intento de cerrar esta brecha, proporcionando una base escalable capaz de navegar por regiones inexploradas del espacio biológico y químico.

Isomorphic Labs afirma que IsoDDE ya está integrado en colaboraciones con importantes compañías farmacéuticas, donde la plataforma realiza diseños y predicciones in silico mientras los socios llevan a cabo validaciones experimentales y desarrollo clínico. La compañía también ha continuado expandiendo su pipeline interno. Entre 2025 y 2026, aseguró una inversión sustancial, incluyendo una ronda de 600 millones de dólares en marzo de 2025, y está preparando varias moléculas propias, principalmente en oncología, para su entrada en ensayos clínicos.

IsoDDE se presenta como un motor computacional de próxima generación destinado a mejorar la precisión predictiva, ampliar el alcance de los objetivos farmacológicamente viables y acelerar la transición del modelado molecular a candidatos terapéuticos validados experimentalmente.

IsoDDE Marca un Nuevo Estándar en el Diseño de Fármacos Impulsado por IA

IsoDDE se describe como un avance significativo en precisión predictiva y alcance funcional, ofreciendo una vista más detallada de los sistemas moleculares que rigen la biología humana y mejorando el diseño computacional de compuestos destinados a influir en ellos.

Dentro de los programas de investigación en curso en Isomorphic Labs, se informa que la plataforma se usa de manera rutinaria para interpretar estructuras que no habían sido caracterizadas previamente, detectar bolsillos que no fueron identificados experimentalmente y generar nuevas sustancias químicas dirigidas a objetivos terapéuticos desafiantes.

La compañía indica que el desarrollo continuará hacia la expansión de los límites del diseño de fármacos in silico, con la intención de aplicar estas capacidades mejoradas en áreas del descubrimiento de fármacos que históricamente han resultado difíciles.