La biotecnología española no deja de crecer y de lograr reconocimiento internacional. En el contexto de la pandemia, Capital analiza el comportamiento del sector con Miguel Ángel Lorente, CEO de Transmural Biotech.
¿Se han revalorizado sectores como la biotecnología tras la irrupción de la pandemia de la Covid-19?
La biotecnología, en su conjunto, ha emergido como uno de los sectores de mayor atractivo inversor; de hecho, ha consolidado su posición, como ha ocurrido en un sector tan anticíclico como la salud. Sin embargo, evidentemente, la Covid-19 ha acabado con las certidumbres que la biotecnología tenía controladas en el horizonte de las pandemias. Algunos sectores han visto fortalecida su posición, como el de la prevención de cánceres a través del tratamiento de imágenes médicas por Inteligencia Artificial. Mientras, otros subsectores, como muchos de los que basaban sus investigaciones en Big Data, van a tener que cambiar parte de su paradigma de desarrollo y, en profundidad, la orientación de sus inversiones.
Según Asebio (Asociación Española de Bioempresas), la biotecnología española capta anualmente más de 700 millones de euros de inversión privada (datos de 2019), con bastante peso de los inversores extranjeros. ¿Cuál cree que es la clave que atrae a los inversores a esta actividad?
El año 2022 se van a superar los 1.200 millones de euros en inversión en la biotecnología española, de los que aproximadamente la mitad provendrán de inversores extranjeros. En cierto modo, estaba muy extendida la idea de que la biotecnología española estaba atrasada. La gran sorpresa ha sido la gran cantidad de institutos públicos y privados, además de empresas farmacéuticas, que se han situado entre los mejores del mundo.
En biotecnología médica, España está entre los seis países más punteros del mundo. Da gusto pasearse por foros internacionales y encontrar entre las mayores referencias a empresas españolas. Cosa distinta es la capacidad de distribución y el capital que se invierte en esta comercialización. Ese es nuestro punto débil.
¿Qué papel juega esta clase de tecnología aplicada a la innovación sanitaria en el contexto actual?
Hemos vivido de muchos mitos en el desarrollo de la biotecnología médica: el procesamiento de millones de datos, por ejemplo, o las exageradas esperanzas en medicaciones específicas para cada individuo. También en las técnicas de diagnóstico automático o de robotización. Se pasó por alto que la prevención, que solo puede realizarse sobre un sistemático análisis de imágenes médicas tomadas en exámenes periódicos, constituye la verdadera base de la anticipación del diagnóstico, lo que puede salvar más vidas de manera eficiente.
¿Por qué la IA resulta esencial en la medicina contemporánea? ¿Esta digitalización influye mas en la capacidad de detección o en la dinamización de procesos?
La Inteligencia Artificial es esencial por su capacidad anticipatoria en la detección y en la ayuda al diagnóstico. Desde luego, si hay que elegir el terreno en el que va a tener mayor influencia es en la capacidad de detección, de triaje avanzado, de anticipación en el uso de tratamientos. La dinamización de procesos es mucho menos relevante: lo básico es fijar protocolos y que el seguimiento sea estricto; una recogida sistemática de imágenes médicas en centros de salud próximos y una adecuada calificación médica de esas imágenes resulta más primordial que las grandes experimentaciones. La materia prima de la Inteligencia Artificial son las imágenes, no las máquinas; los algoritmos de ayuda al diagnóstico precoz salen del análisis de esas imágenes. Es decir, que no hay base artificial que sustituya al análisis inteligente de millones de imágenes correctamente clasificada.
La revista “The Silicon Review” ha situado recientemente a Transmural Biotech entre las 20 empresas digitales más importantes. ¿La compañía esperaba este reconocimiento?
Nos sorprendió mucho que, en el último Congreso Anual de San Francisco, que pudo efectuarse de manera presencial en 2020, de entre más de 800 compañías relacionadas con Inteligencia Artificial, solo 12 se vinculaban a aplicaciones sobre imágenes médicas informadas. También nos designaron como The Most Promising Digital Medicine Innovation. Poco antes, The Silicon Review era un contexto mucho más generalista, menos médico. Perteneciendo a un grupo cooperativo como Asisa, la ilusión fue doble.
¿Cómo ha funcionado el test Quantus FLM en el País Vasco? ¿De qué depende su incorporación en la red hospitalaria madrileña o catalana? ¿Cuándo se prevé su extensión a todo el territorio nacional?
Quantus FLM es un test de maduración pulmonar fetal y Quantus Prematurity, otro algoritmo que permite predecir la prematuridad. Ambos fueron nuestros dos primeros productos (que, por cierto, nacieron en el Hospital Clínic de Barcelona) y se aplican en toda la geografía nacional y en más de 7.000 hospitales y centros extranjeros. Nuestra evolución ha sido pasar de esos productos maternofetales a algoritmos que permiten la anticipación de cánceres. En concreto, estamos muy avanzados en el de mama con Osakidetza (Servicio Vasco de Salud) y ya nos encontramos en el proceso de marcaje de cánceres de piel y de degeneración máculas en colaboración con el Hospital Ramón y Cajal y con la Universidad de Valladolid, junto con estudios multicéntricos internacionales. En lo que se refiere a la FDA (Administración de Medicamentos y Alimentos) de Estados Unidos, realizamos las pruebas en la Universidad Howard de Washington.
Entre ambos Quantus… ¿Qué test ha tenido más éxito entre el personal médico? ¿Cuál parece que vaya a tener mejor acogida?
Nuestras ambiciones principales se encuentran en el campo del cáncer de mama y, en determinados países, en los provocados por el sol. Inmediatamente después, entraremos en riñón y colon. Nuestro proyecto es tener marcados y comercializados seis productos a finales de 2020. La acogida técnica no ha podido ser mejor, aunque naturalmente cada especialista presta mayor atención a los algoritmos relacionados con su actividad principal.
¿Cuánto se estima que el test de detección de cáncer de mama se incorpore al mercado?
El proceso de marcaje del algoritmo de detección temprana de cáncer de mama debería empezar a marcarse a finales de año y estar disponible para julio de 2022. Es impresionante la capacidad de integración de nuestros equipos con los de Osakidetza y la extraordinaria ordenación de imágenes de análisis de mama del Servicio Vasco de Salud.
¿De qué depende que un hospital utilice o no vuestra maquinaria en versión beta?
Aunque vamos a integrar el Quantus FLM en ecógrafos de última generación de General Electric, nuestra base de diagnóstico se basa totalmente en la red. En menos de dos minutos, utilizando ecógrafos convencionales, estamos en capacidad de enviar la ayuda al diagnóstico a cualquier lugar del mundo.
Transmural trabaja en vuestros horizontes… ¿Qué planes nos puede desvelar dentro de la estrategia de la compañía?
Ya hemos hecho mención a todos los desarrollos en prevención temprana de cánceres. Nuestro proyecto es fácilmente resumible: dadnos suficientes imágenes medicas informadas y, en menos de seis meses, seremos capaces de encontrar algoritmos capaces de predecirlos anticipadamente.
