Tamarind Bio lidera el descubrimiento de fármacos asistido por la IA con AWS

Los equipos de investigación y desarrollo (I+D) y de biociencias dedican su profesión en descubrir tratamientos para algunas de las enfermedades más complicadas que enfrenta la humanidad. Ante la complejidad de la biología humana, el desarrollo de estos fármacos innovadores es una tarea costosa que puede durar muchos años. Hoy, la IA es clave para agilizar la investigación médica a gran escala con el fin de salvar vidas, pero solo será posible si los especialistas que impulsan estos proyectos tienen acceso a ella.

En la mayoría de los casos, los profesionales en la biociencias no pueden aprovechar los modelos de la IA para acelerar la investigación avanzada en poco tiempo. Y si los aprovechan, deben confiar en colegas con conocimientos técnicos para implementar y ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en su lugar. Esto no solo retrasa el progreso, sino que también impide que se mantengan al día con los modelos más recientes. El CEO y cofundador de Tamarind Bio, Deniz Kavi, explica los problemas que presenció como científico de datos: “En el laboratorio de la universidad en Stanford, me contrataron para encargarme de la parte humana que gestionaba estos modelos. Hubo tanta demanda por parte de medios y colaboradores que se hizo insostenible ejecutarlos de forma manual”.

Al darse cuenta de que las empresas biotecnológicas y farmacéuticas se enfrentaban a los mismos obstáculos, Deniz Kavi y Sherry Liu cofundaron Tamarind Bio en 2023. Con el objetivo de poner el poder de la IA al alcance de cualquier profesional de la ciencia, desarrollaron una plataforma en AWS para transformar rápidamente ideas en medicamentos reales. Hoy en día, la startup presta servicio todos los días a las principales empresas farmacéuticas del mundo, y ha ayudado a cientos de profesionales a descubrir nuevas moléculas. Sherry Liu, CTO y cofundadora señala: “El personal científico ha reducido horas de trabajo en configurar modelos, ejecutar scripts locales y procesar datos, gracias a una plataforma integral que cuenta con las mejores herramientas en un solo lugar”.

Una cura para la biología computacional compleja

La sencilla interfaz de Tamarind hace que la IA sea accesible para todo el personal científico, ya que se encarga de todos los requisitos de infraestructura y los conecta con los más recientes modelos a medida que se desarrollan. Los equipos de I+D están listos para resolver los desafíos médicos más grandes de la sociedad con el uso de modelos avanzados como AlphaFold y RFdiffusion. Herramientas como estas permiten a los equipos comprender mejor las funciones de las proteínas y sus interacciones con otras moléculas en un corto periodo de tiempo (un componente claramente complejo, pero fundamental para lograr descubrimientos innovadores).  Liu indica: “Permitimos a los profesionales de la ciencia utilizar estos modelos en proyectos que exigen un ajuste personalizado con el fin de configurarlos y mantenerlos actualizados”. Tamarind ayuda al personal científico a dedicar tiempo y recursos donde más se necesita, ya que no es necesario que se preocupen de la codificación.

Tamarind, al ser una startup, se le encomendó la misión de ganarse la confianza de las empresas establecidas antes de demostrar su impacto. El rápido impulso de su crecimiento se debió a que se trabajó con AWS desde el comienzo en la creación de la plataforma. Kavi declara: “Si no hubiésemos utilizado el proveedor de nube más fiable, no creo que hubiese sido posible trabajar con las más grandes empresas farmacéuticas”.

Mediante esta nueva asociación, Tamarind ganó rápidamente credibilidad, mientras se le brindaba una guía práctica para la implementación. La empresa ahora utiliza los numerosos servicios de AWS para alojar modelos y adaptarse a las nuevas demandas, entre ellas, Amazon Bedrock, Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DynamoDB, y Amazon EKS. Kavi declara: “Administramos una gran cantidad de infraestructura sin problemas con AWS. En este contexto, no nos sería posible construirla en un centro de datos, o utilizar otro proveedor de nube”.

Aceleración de experimentos con la IA agencial

Con el objetivo de hacer que las herramientas de la ingeniería de proteínas sean sencillas y accesibles, Tamarind integró un asistente de la IA agencial para “ejecutar trabajos y analizar resultados”, señala Liu. Kavi agrega que “el personal científico tiene la intuición y las ideas para resolver problemas, pero no tiene la experiencia necesaria para crear un sistema que simule experimentos. Creemos que la IA agencial les permitirá enfocarse más en el panorama general”.

La startup elimina la complejidad de la ciencia computacional al conectar todos sus flujos de trabajo y herramientas de AWS a un LLM en Amazon Bedrock. Hasta ahora, el personal científico tenía que escribir código para cada tarea del proceso de descubrimiento de fármacos, desde iones hasta aguas y membranas, uno por uno. Tamarind Copilot, la herramienta de IA agencial, se encarga de esta exhaustiva preparación y permite a los usuarios simular sistemas moleculares complejos en un lenguaje sencillo e iterar experimentos de una forma que antes resultaban imposibles.

Kavi describe el proceso de desarrollo de la herramienta: “La gente de AWS nos dio consejos sobre la mejor manera de implementarla y ampliarla. Ejecutar la herramienta fue un proceso sencillo”. Desde su lanzamiento, Tamarind sigue desarrollando su oferta de IA agencial de forma estructurada y segura al mismo tiempo que la tecnología avanza con Amazon Bedrock. “Nos resulta de gran ayuda contar con los nuevos modelos disponibles en AWS. Son los mismos esquemas estándar y los mismos requisitos de TI confiables”, agrega Kavi.

Ampliación de las capacidades de los equipos científicos

Ante la complejidad de ejecutar modelos de prueba, se requiere una gran cantidad de procesamiento para satisfacer la alta demanda. Con AWS, Tamarind puede beneficiarse de una escalabilidad de alto rendimiento sin necesidad de grandes inversiones iniciales. “Con las funciones del escalado automático de AWS, podemos pasar de cero a 10 000 GPU en tan solo minutos,”, destaca Kavi. La startup pudo demostrar rápidamente la fuerza de su producto a las grandes empresas farmacéuticas al utilizar únicamente los recursos que necesitaba, según las necesidades.

Tamarind, para subir y bajar modelos bajo demanda de forma segura, utiliza Amazon EC2 y Amazon EKS. Liu afirma: “El uso de instancias de spot nos permitió ahorrar más del 50 por ciento el procesamiento, mientras se mantenía una disponibilidad escalable. Sin AWS, no podríamos haber gestionado nuestro aumento en la carga de trabajo”. También utiliza Amazon S3 para el almacenamiento escalable de objetos y Amazon DynamoDB para una base de datos totalmente administrada con un alto rendimiento a cualquier escala.

Desde sus inicios, el equipo dedicado de administración de las cuentas de AWS también ha apoyado a la empresa con orientación continua, talleres y créditos de AWS Activate para descubrir diferentes servicios. “AWS se preocupa de verdad por nuestras necesidades y es capaz de ofrecer soporte técnico y tiempos de respuesta rápidos”, detalla Liu. Tanto si se trata de optimizar los costos o de colaborar en el desarrollo de productos, Kavi asegura: “Es fabuloso sentir que AWS es un socio a largo plazo. AWS se enfoca en asegurar el éxito, y eso nos hace sentir en armonía”. De anteponer los objetivos de Tamarind hasta actuar como una “extensión del equipo”, el crecimiento explosivo de Tamarind ha estado respaldado por una amplia experiencia y un asesoramiento personalizado sobre arquitectura de nube desde su creación.

Aseguración de los clientes líderes en el mundo  

En el mundo biotecnológico y farmacéutico, los datos son extremadamente sensibles y abarcan moléculas no patentadas que eventualmente podrían convertirse en un medicamento multimillonario. Por lo tanto, cualquier caso de filtración o pérdida de datos podría tener una repercusión devastadora en las empresas. En consecuencia, dan la máxima importancia al cumplimiento de estrictas normas de seguridad y requisitos de propiedad intelectual. Uno de los desafíos iniciales de Tamarind, en calidad de proveedor que procesa datos, fue demostrar sus credenciales de seguridad a las empresas farmacéuticas establecidas.

Tras enterarse de que los posibles clientes ya utilizaban AWS, la empresa descubrió que podía generar confianza rápidamente mediante su asociación y acelerar las adquisiciones. Kavi asegura: “AWS es un proveedor de confianza para las organizaciones de I+D. La mayoría nos piden que utilicemos AWS desde el punto de vista de la seguridad y escalabilidad”, AWS Key Management Service y AWS Identity and Access Management también “han permitido crear una infraestructura multiusuario segura”, confirma Liu.

A medida que continúa creciendo rápidamente, Tamarind busca expandir su base de clientes para incluir pequeños laboratorios de investigación y empresas de biotecnología. Su estrategia consiste en aumentar las iniciativas de marketing conjunto con AWS, como, por ejemplo, aumentar la visibilidad en los principales eventos y conferencias del sector. Al hacerlo, espera convertirse en una “ventanilla única” para la I+D y “en una plataforma de referencia para el descubrimiento computacional de fármacos”, reconoce Liu.

Desarrollo de fármacos para enfermedades “no medicables”

Con el máximo objetivo de hacer que la I+D sea más eficiente y eficaz, Tamarind adoptará un enfoque doble. Si bien sigue en pie la búsqueda de nuevas formas de usar la IA para optimizar los programas de descubrimiento de fármacos existentes, también busca atacar enfermedades que anteriormente no se han evaluado o considerado. Kavi explica: “Puesto que la IA se comporta de forma diferente a la del mundo físico, podemos tratar de desarrollar fármacos para lo que no se puede medicar y desbloquear esta nueva parte de la progresión de enfermedades”.

Al prepararse para una larga hoja de ruta de productos, la startup considera que AWS es fundamental para su trayectoria a largo plazo. Una táctica esencial para combatir las enfermedades no medicables será el desarrollo continuo de la IA agencial para disminuir cada vez más la complejidad. Si algún profesional de la ciencia tiene una idea sobre lo que Kavi denomina “objetivos interesantes”, entonces la empresa buscará la forma de comenzar a trabajar en ello de inmediato y pasar rápidamente a las pruebas, lo que podría mejorar la vida de millones de personas.

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