Michael Polansky entrena un modelo de IA con piel humana viva para descubrir ingredientes cosméticos

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Michael Polansky, cofundador y CEO de Outer Biosciences, ha revelado que su startup mantiene tejido de piel humana vivo durante más de un mes fuera del cuerpo para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de descubrir nuevos ingredientes cosméticos. La compañía, que ha recaudado 23 millones de dólares hasta la fecha, combina biología experimental con IA en un circuito cerrado que acelera drásticamente el descubrimiento de compuestos activos para la piel, según informó TechCrunch.

Polansky, que además de empresario es pareja de la cantante Lady Gaga (nombre artístico de Stefani Germanotta), fundó Outer Biosciences en 2022 junto a Kyung-Jin Jang (científica jefe), Chris Hinojosa (CTO) y Stanley King (director de negocio). La empresa ha pasado dos años desarrollando en secreto un sistema propietario que alimenta tejido de piel humana donada tras cirugías estéticas, manteniéndolo viable mucho más allá del estándar de la industria, que es de apenas unos días.

Un mes de vida fuera del cuerpo

El tejido procede de bancos de tejidos no lucrativos y comerciales supervisados por juntas de revisión institucional, principalmente el National Disease Research Interchange y la Cooperative Human Tissue Network, ambos con financiación federal de los NIH. Outer Biosciences recibe las muestras en cuestión de horas tras la cirugía, completamente desidentificadas, y las mantiene con vida mediante un sistema de soporte que suministra nutrientes y elimina residuos metabólicos.

El avance clave es el tiempo: mientras los estándares actuales permiten pruebas de toxicidad aguda en pocos días, los procesos biológicos más lentos, como la remodelación de colágeno, el cambio de pigmentación o la reparación de la barrera cutánea, tardan semanas en desarrollarse. El sistema de Outer Biosciences mantiene el tejido vivo hasta 30 días, conservando su arquitectura y programas moleculares epidérmicos, estromales e inmunológicos del día cero, según Polansky.

IA que aprende de la piel real

El modelo de IA predice qué compuestos químicos no testados tendrán efectos beneficiosos sobre funciones cutáneas específicas. Esos compuestos se prueban después en el sistema de tejido vivo, y los resultados, sean acertados o erróneos, se retroalimentan al modelo para mejorar las predicciones siguientes. Polansky explicó que al inicio la empresa empleaba un enfoque de fuerza bruta, revisando literatura científica y colaborando con el National Cancer Institute en compuestos naturales de entornos extremos. Esa fase produjo un par de candidatos en 18 meses. Con IA integrada, Outer Biosciences genera ahora un candidato cada seis semanas, con seis en su pipeline activo y varias decenas adicionales registradas.

Para poner esa velocidad en perspectiva, el universo actual de ingredientes activos aprobados para la piel es minúsculo: la FDA regula unas 120-130 sustancias activas en 13 categorías de medicamentos de venta libre (protectores solares, antifúngicos). Sumando ingredientes cosméticos con respaldo científico real, el número llega a unas 200.

Comercialización sin marca propia

Outer Biosciences no busca lanzar una marca de consumo propia. La estrategia actual es licenciar o vender ingredientes terminados a empresas de belleza o farmacéuticas que los formularán en productos reales (sérums, cremas) bajo sus propias marcas. Cuatro de los seis candidatos actuales de la compañía parecen encaminados a la comercialización, según Polansky.

Mientras tanto, la startup genera ingresos mediante colaboraciones de investigación, incluyendo un socio farmacéutico que estudia por qué ciertos fármacos oncológicos causan erupciones cutáneas severas, y marcas de belleza que validan si los datos de Outer Biosciences resisten sus propias necesidades de desarrollo de producto y marketing.

Equipo y financiación

Outer Biosciences ha levantado aproximadamente 23 millones de dólares, con inversores tempranos como Wing Ventures, Initialized y Hawktail (la propia firma de inversión de Polansky). La compañía emplea a 19 personas, todas salvo Polansky ubicadas cerca de Cambridge, Massachusetts. Germanotta participa como miembro del consejo de Outer Biosciences, y la científica jefe Kyung-Jin Jang asesora a su vez a Haus Labs, la marca cosmética de Germanotta con sede en El Segundo, California, que emplea unas 70 personas.

Polansky, que estudió matemáticas aplicadas e informática en Harvard y trabajó en Bridgewater Associates antes de unirse a Founders Fund y luego dirigir la oficina familiar de Sean Parker, afirmó que ha mantenido la empresa en sigilo durante años. «Intentar hacer esto en privado es difícil. Ahora queremos empezar a trabajar en público», explicó.

Competencia emergente

Outer Biosciences no está sola en este enfoque. Vivodyne, con sede en Filadelfia y centrada en tejido orgánico humano cultivado en laboratorio, anunció este mes haber recaudado cerca de 80 millones de dólares hasta la fecha, incluyendo una ronda semilla de 38 millones y una Serie A de 40 millones, ambas lideradas por Khosla Ventures. Otras compañías persiguen variantes de órganos en chip y sistemas microfisiológicos para pruebas preclínicas.

Polansky no parece especialmente preocupado por la competencia, argumentando que a diferencia de las empresas de IA que rastrean internet, «no existe internet de biología para rastrear». Los datos que genera Outer Biosciences no existen en ningún otro sitio, lo que podría hacer su posición más defendible, aunque más lenta de construir que las startups de IA tradicionales basadas en software. Además, los costes computacionales son modestos comparados con entrenar un modelo de lenguaje grande: todo el trabajo de IA de la compañía se ejecuta actualmente on-premise, no en la nube. «No queremos los datos en la nube», añadió.

El objetivo final, según Polansky, es un modelo predictivo lo suficientemente preciso para identificar direcciones prometedoras en biología cutánea sin tener que ejecutar físicamente cada experimento primero, abriendo una tasa de descubrimiento en dermatología que hoy no existe.


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