BIO Token aumenta un 105% mientras la descubrimiento de fármacos con IA gana atención

Author: Muhammad Yusuf,Research @Delphi_Digital

Compilado por Deep潮 TechFlow

Guía de Shenchao: El agente de IA peptAI diseñó un fármaco candidato para el TDAH en 24 horas, el token BIO Protocol se disparó un 105%, y Twitter cripto se inundó instantáneamente con el término "DeSci". Pero al analizar los datos con calma: la tasa de éxito en la fase I de los fármacos descubiertos por IA es efectivamente del 80-90%, pero la fase I solo prueba "si matará a alguien"; la fase III, que realmente determina si un fármaco puede curar, aún no ha completado ni uno solo de los 173 programas de fármacos basados en IA en todo el mundo. La predicción más optimista indica que el primer fármaco aprobado por la FDA no llegará hasta 2028, mientras que el ciclo de atención del mercado cripto ni siquiera logra sostenerse seis meses: el final de este juego será o bien que DeSci encuentre un mecanismo de financiación adaptado a un ciclo clínico de cuatro años, o bien la ruptura de otra burbuja narrativa.

Un agente de IA llamado peptAI diseñó en 24 horas, desde cero, un nuevo candidato peptídico para el TDAH, completó ocho procesos de validación y generó una molécula lista para ser probada en un laboratorio húmedo. El trabajo de laboratorio costó solo unos pocos miles de dólares. El token de BIO Protocol aumentó un 105%, y en cuestión de horas, la mitad de las biografías de Twitter cripto incluyeron "DeSci", al igual que lo hicieron con "AI" hace seis meses.

Los modelos de plegamiento de proteínas de código abierto ahora alcanzan el nivel de AlphaFold3 con costos de licencia cero, las bases de datos públicas de actividad biológica cubren 2,5 millones de compuestos y los costos de validación en laboratorio son inferiores a 2.000 dólares. La IA está reduciendo los costos y el tiempo en el descubrimiento de fármacos.

Pasé una semana tratando de entender qué es realmente diferente esta vez.

Los números circulantes indican que la tasa de éxito en la fase I de los medicamentos descubiertos por IA es del 80-90%, mientras que en los medicamentos tradicionales es de aproximadamente el 47%. Pero lo que nadie agrega es que la fase I solo prueba si el medicamento te matará, no si te curará. Superar la fase I solo significa que tu compuesto es lo suficientemente seguro como para continuar con la investigación, pero aún debes completar todos los pasos restantes hasta la aprobación de la FDA.

Menos de 40 compuestos descubiertos por IA han avanzado a la fase II, y ninguno ha completado la fase III. Rentosertib de Insilico Medicine es el compuesto descubierto por IA más avanzado actualmente; en mediados de 2025 publicó resultados positivos de fase IIa en Nature Medicine para el tratamiento de la fibrosis pulmonar idiopática, y comenzará la reclutamiento de fase III en China en el cuarto trimestre de 2025. Si todo sale perfectamente (finalización de reclutamiento en 2027, publicación de datos en 2028, revisión de la FDA en 2029), estás viendo al menos tres años: y esto aún es el mejor candidato entre 173 fármacos en su cartera, varios de los cuales fueron suspendidos en 2025 por no alcanzar los puntos finales en eccema atópico, esquizofrenia y cáncer. Analistas independientes estiman una probabilidad del 60% de que el primer fármaco diseñado por IA reciba aprobación de la FDA para 2027; actualmente, ningún fármaco diseñado por IA ha completado este proceso.

Ahora guarda estas líneas de tiempo en tu mente y echa un vistazo al gráfico de velas de BIO Protocol. El token cayó de 0.89 dólares a 0.018 dólares, luego repuntó un 105% tras el anuncio de peptAI, con un volumen de operaciones de 720 millones de dólares dentro de una capitalización de mercado de 68 millones de dólares. Todo el modelo de financiación de DeSci se basa en la suposición de que los titulares del token esperarán pacientemente 7 a 10 años para proyectos clínicos, mientras que Twitter de cripto ya se mudará al siguiente relato antes del desbloqueo de los datos de la fase I.

Pump Science filtró su clave privada en GitHub, generando una serie de tokens fraudulentos, incluido uno realmente llamado Cocaine. La ejecutabilidad de los IP-NFT nunca ha sido probada en un tribunal.

Si no caemos en la autoengañosa reflexividad y la especulación crónica, DeSci tiene una posibilidad en la ciencia de código abierto.

En octubre de 2025, el consorcio OpenFold lanzó OpenFold3 bajo la licencia Apache 2.0. Totalmente entrenable y comercializable, construido sobre 300 000+ estructuras determinadas experimentalmente (a diferencia de AlphaFold3, que Google restringió a uso académico). Boltz-2, lanzado por MIT y Recursion, predice estructuras proteicas y afinidades de unión 1000 veces más rápido que los métodos físicos. El laboratorio Baker lanzó RFdiffusion3 en diciembre. ChEMBL contiene 2.5 millones de compuestos bioactivos con perfiles ADMET completos, disponibles gratuitamente para cualquiera con una laptop. La infraestructura que antes costaba millones de dólares a las empresas farmacéuticas para construir por sí mismas ahora está disponible en GitHub bajo licencias permisivas, y cinco empresas farmacéuticas están realizando entrenamiento federado en sus bibliotecas propietarias de fármacos-proteínas mediante el plan federal OpenFold3. Nadie en Crypto Twitter habla de esto, porque no hay tokens para negociar, y realmente dudo que los contribuyentes principales de estos repositorios se emocionen con los tokens.

En 2025, más de 7,800 subvenciones del NIH y la NSF fueron canceladas o suspendidas, y más de 5 mil millones de dólares fueron congelados. El presupuesto del NIH (Institutos Nacionales de Salud, el mayor financiador público de investigación biomédica del planeta, con aproximadamente 47 mil millones de dólares anuales) se mantuvo estable debido a que el Congreso continuó asignando fondos, pero el gobierno aún congeló los proyectos en curso. Las nuevas subvenciones competitivas cayeron de 11,659 en el año fiscal 2024 a 6,095 en el año fiscal 2025, una disminución del 48%. La tasa de éxito de los investigadores al solicitar financiamiento bajó del 21% al 13%. Fred Hutch perdió 508 millones de dólares, y Harvard perdió 945 millones de dólares.

El vacío de financiamiento es la razón por la que la propuesta de DeSci tiene oportunidad — si se hace bien. En julio de 2025, Gero, financiado por VitaDAO, firmó un acuerdo de investigación y licencia con Chugai Pharmaceutical (una subsidiaria de Roche, con una capitalización de mercado de aproximadamente 100 mil millones de dólares, no un meme), con pagos por hitos de hasta 250 millones de dólares. Por primera vez, un proyecto financiado por una DAO produjo algo que una empresa farmacéutica real está dispuesta a valorar en cifras de nueve dígitos. Este proceso se completó sin disputas de gobernanza ni fugas, y sigue siendo lo más importante que ha ocurrido en este campo.

Este año, entre 15 y 20 fármacos descubiertos por IA entrarán en la fase III; los datos de Rentosertib no se publicarán hasta 2028 como muy pronto, lo que significa que aún faltan años para una verdadera evaluación de si todo esto se traducirá en medicamentos efectivos en humanos. Independientemente de la existencia de tokens, la pila de tecnología de código abierto seguirá reduciendo costos, y el vacío de financiamiento seguirá empujando a los investigadores hacia quienes estén dispuestos a emitir cheques. Los modelos de plegamiento de proteínas de código abierto ahora alcanzan el nivel de AlphaFold3 sin costo de licencia, con costos de validación en laboratorio de menos de $2,000, y el NIH acaba de registrar la tasa de éxito de subvenciones más baja en dos décadas. Incluso si la IA cumple con todas las promesas de sus defensores y reduce a la mitad el cronograma de desarrollo de fármacos, aún observas un ciclo de 4 a 5 años desde el descubrimiento hasta la aprobación, y esto supone un escenario optimista en el que realmente aumenta la tasa de éxito de la fase III. Cuatro años son una eternidad en una industria donde las creencias del portafolio giran según las llamadas trimestrales de resultados, y los poseedores de tokens consideran un período de tenencia de 6 meses como una cadena perpetua.

El costo de descubrimiento e innovación se vuelve más barato cada trimestre, con o sin compradores de tokens. La vacía de financiamiento causada por el NIH también es un problema. Entre ambas razones, podría existir una versión viable en la que los tokens financien ensayos clínicos específicos, establezcan hitos concretos y entreguen el poder de gobernanza a expertos en el campo. El acuerdo de Gero/Chugai es la primera prueba de que los proyectos financiados por DAO pueden generar cosas que las empresas farmacéuticas reales estén dispuestas a comprar por cifras de nueve dígitos. Sin dejar de lado el ruido, me pregunto si alguien construirá una infraestructura de financiamiento defensible para el verdadero DeSci.