Start-up com Owkin, Aqemia, Iktos o WhiteLab Genomics situen França al mapa global de la IA aplicada a la salut, un terreny on descobrir abans un tractament pot significar salvar vides.
L’article de Le Figaro signat per Marie Bartnik posa el focus en una transformació de fons: França està veient néixer una nova generació de start-up que combinen intel·ligència artificial, biologia, química, matemàtiques avançades i dades mèdiques per accelerar el descobriment de medicaments. La tesi central és clara: el país compta amb un ecosistema cada vegada més ric de companyies capaces d’ajudar els grans laboratoris farmacèutics a trobar noves molècules, optimitzar assajos i entendre millor malalties complexes. La mateixa France Biotech ha destacat la rellevància d’aquest teixit emergent i el paper d’empreses com Owkin, Aqemia, Iktos o WhiteLab Genomics en la consolidació d’una “TechBio” francesa amb ambició internacional.
El fenomen no és menor. Durant dècades, el descobriment de medicaments ha estat un dels processos més cars, lents i incerts de l’economia del coneixement. Identificar una diana terapèutica, dissenyar una molècula, provar la seva eficàcia, descartar toxicitats, superar fases clíniques i arribar al mercat pot requerir més d’una dècada de treball i milers de milions d’euros d’inversió. La intel·ligència artificial promet intervenir en diversos punts d’aquesta cadena: detectar patrons invisibles en dades biològiques, predir interaccions moleculars, generar candidats terapèutics, seleccionar millor els pacients d’un assaig i reduir el nombre de fracassos en fases avançades.
La clau és que la IA no substitueix de cop la ciència biomèdica, però sí que pot canviar-ne la velocitat i l’escala. En lloc d’explorar manualment una part limitada de l’espai químic, els sistemes computacionals permeten analitzar milions de combinacions possibles. En lloc de tractar tots els pacients d’una malaltia com si fossin homogenis, els models poden identificar subgrups biològics i clínics. I en lloc de basar-se només en intuïcions parcials, els investigadors poden creuar genòmica, anatomia patològica, imatges mèdiques, publicacions científiques i dades clíniques.
En aquest terreny, Owkin s’ha convertit en una de les companyies franceses més visibles. Fundada el 2016 per Gilles Wainrib i Thomas Clozel, l’empresa treballa en models d’IA aplicats a la biologia humana, l’oncologia, la medicina de precisió i el descobriment de fàrmacs. El seu enfocament combina dades de pacients, patologia digital, biologia computacional i aprenentatge automàtic per entendre les malalties a diferents escales: molècula, cèl·lula, teixit, òrgan i pacient.
El cas d’Owkin il·lustra una tendència més àmplia: les start-up ja no volen limitar-se a vendre programari a la indústria farmacèutica. Algunes aspiren a participar directament en la creació de nous tractaments, capturar una part més gran del valor i, en alguns casos, convertir-se en actors biofarmacèutics per dret propi. És un desplaçament estratègic important. La IA en salut no es queda en l’eficiència operativa; entra al cor del negoci farmacèutic: decidir quines malalties abordar, quines molècules desenvolupar i quins pacients se’n poden beneficiar.
Aqemia representa una altra via d’especialització. L’empresa treballa en descobriment de fàrmacs combinant IA generativa i física computacional per dissenyar candidats terapèutics, amb focus en necessitats mèdiques no cobertes, especialment en oncologia. El seu discurs es diferencia de les plataformes purament estadístiques perquè insisteix en la combinació entre intel·ligència artificial i models físics capaços de predir interaccions moleculars sense dependre exclusivament de grans volums de dades experimentals.
Iktos, per la seva banda, s’ha posicionat en el camp de la química medicinal assistida per IA. La seva tecnologia permet dissenyar molècules optimitzades “in silico”, és a dir, mitjançant simulació computacional abans de passar a fases experimentals. Això redueix temps, costos i incertesa en les primeres etapes del desenvolupament farmacèutic.
WhiteLab Genomics aporta un altre angle: l’aplicació de la IA a teràpies avançades, especialment en genòmica, teràpia cel·lular i teràpia gènica. La seva presència en l’ecosistema confirma que la medicina del futur no girarà només al voltant de la molècula química tradicional, sinó també de tractaments personalitzats i d’alta complexitat.
El rellevant és que totes aquestes empreses emergeixen en un moment de reconfiguració global de la indústria farmacèutica. Les grans farmacèutiques necessiten accelerar la seva productivitat científica. El cost de desenvolupar medicaments continua sent altíssim, la pressió reguladora augmenta i moltes àrees terapèutiques —com el càncer o les malalties neurodegeneratives— segueixen presentant elevades taxes de fracàs. En aquest context, les aliances amb start-up d’IA s’han convertit en una via per accedir a talent, models i plataformes amb més agilitat.
La promesa, però, cal llegir-la amb cautela. La IA pot accelerar hipòtesis, prioritzar candidats i reduir incertesa, però no elimina la complexitat biològica. Un algoritme pot suggerir una molècula prometedora, però aquesta ha de demostrar seguretat i eficàcia en organismes vius i, finalment, en pacients. La distància entre una predicció computacional i un medicament aprovat continua sent enorme.
Per a França, la qüestió té una dimensió industrial i de sobirania. La salut és un dels sectors estratègics on Europa no vol dependre completament dels Estats Units o la Xina. La pandèmia ja va evidenciar la importància de disposar de capacitats pròpies en recerca, producció i innovació biomèdica. Ara, la IA afegeix una nova capa: qui controli els models i les dades tindrà avantatge en la pròxima generació de tractaments.
En aquest sentit, l’ecosistema francès parteix amb alguns avantatges: tradició matemàtica, centres hospitalaris potents, recerca biomèdica reconeguda i una base creixent d’emprenedors en salut digital. Però també afronta reptes: necessitat de finançament, accés a dades, validació reguladora i capacitat d’escalar globalment.
L’impacte potencial sobre els pacients és l’argument més potent. Si aquestes tecnologies funcionen, podrien reduir el temps necessari per trobar tractaments per a malalties complexes i permetre una medicina més personalitzada. En oncologia, això pot traduir-se en millors decisions terapèutiques i menys tractaments ineficaços.
La IA també pot obrir noves vies en malalties rares i en la reutilització de fàrmacs existents, identificant nous usos per medicaments ja aprovats. En sistemes sanitaris tensionats, aquest enfocament pot ser especialment valuós.
El gran debat pendent és el de les dades. La IA biomèdica necessita informació massiva i de qualitat, però les dades de salut són especialment sensibles. Això obliga a establir marcs ètics, legals i tecnològics robustos que garanteixin la privacitat i la confiança.
La col·laboració publicoprivada serà clau. Hospitals, start-up, farmacèutiques i administracions han de construir ecosistemes capaços de transformar la recerca en tractaments reals. La IA en salut no avançarà només amb bons algoritmes, sinó amb infraestructures i governança adequades.
L’article de Le Figaro encerta en presentar aquestes start-up com alguna cosa més que una moda tecnològica. Són un senyal que el descobriment de medicaments està entrant en una nova fase, on la biologia es converteix progressivament en un problema computacional sense deixar de ser experimental.
Per a França, l’oportunitat és clara: consolidar una posició pròpia en el mapa global de la IA aplicada a la salut. Però la prova definitiva serà transformar promeses en resultats clínics reals.
La intel·ligència artificial no és màgia. És una eina per fer millor ciència. Si aquestes empreses aconsegueixen escurçar el camí entre el coneixement i la cura, el seu impacte anirà molt més enllà del negoci: contribuiran a salvar vides.
