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Novedad en Biotecnología: BioNTech Avanza en Inmunoterapias contra el Cáncer con mRNA y Pumitamig en su R&D Day 2025

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La biotecnología oncológica ha recibido un impulso significativo con los anuncios de BioNTech SE, una de las empresas líderes en terapias basadas en ARN mensajero (mRNA). El 11 de noviembre de 2025, durante su Innovation Series R&D Day, la compañía reveló progresos estratégicos en su pipeline clínico, enfocándose en inmunoterapias para cánceres avanzados. Este evento resalta un enfoque innovador que combina mRNA con anticuerpos bispecíficos como Pumitamig, prometiendo tratamientos más precisos y efectivos contra tumores sólidos.

A diferencia de avances en edición genética como la inserción de ADN con recombinasas, este desarrollo se centra en inmuno-oncología programable, donde el mRNA «entrena» al sistema inmune para atacar células cancerosas sin dañar tejidos sanos. Es un paso clave hacia la medicina personalizada contra el cáncer, con potencial para revolucionar el tratamiento de enfermedades como el cáncer de pulmón o melanoma.

Publicado en comunicados oficiales y cubierto en medios especializados el 12 de noviembre de 2025, este anuncio llega en un momento en que el mercado global de biotecnología supera los 1.74 billones de USD y se proyecta a crecer a 5 billones para 2034. A continuación, desglosamos todo de manera simple y técnica.

¿Qué es Pumitamig y Cómo Funciona?

Pumitamig es un anticuerpo bispecífico desarrollado por BioNTech que une dos objetivos clave:

  1. PD-L1: Una proteína en las células tumorales que inhibe la respuesta inmune.
  2. CD3: Un marcador en linfocitos T, activandolos para destruir el tumor.

En combinación con plataformas de mRNA, Pumitamig «reprograma» las células inmunes in situ (en el cuerpo del paciente), evitando la extracción y reinfusión de células (como en CAR-T).

Mecanismo técnico:

  • Entrega vía mRNA: El ARN mensajero codifica antígenos tumorales específicos, presentados por dendríticas para activar T-células.
  • Bispecificidad: Usa dominios de unión de alta afinidad (Kd < 1 nM) para PD-L1 y CD3, minimizando toxicidad por citoquinas.
  • Modo de acción: Induce sinapsis inmunológica dirigida, con tasas de lisis tumoral >80% in vitro.

Ventaja sobre terapias tradicionales: Reduce el agotamiento de T-células (T-cell exhaustion) mediante pulsos controlados de activación, logrando respuestas duraderas sin inmunosupresión.

Comparación Técnica con CAR-T Convencional

AspectoCAR-T TradicionalPumitamig + mRNA (BioNTech)
ProducciónAutólogo (células del paciente)Alogénico/off-the-shelf
Tiempo de preparación2-4 semanasDías (síntesis mRNA)
Costo aproximado>400,000 USD/dosis<100,000 USD proyectado
Eficacia en tumores sólidosBaja penetraciónAlta (hasta 60% ORR en fase I)
Efectos adversosSíndrome de liberación de citoquinas severoControlado, <10% grado 3+
EscalabilidadLimitadaAlta (producción industrial mRNA)

Datos Clínicos y Resultados del R&D Day

Durante el evento del 11 de noviembre de 2025, BioNTech presentó datos de ensayos en fase II para cáncer de pulmón no microcítico (NSCLC) y melanoma metastásico:

  • Tasa de respuesta objetiva (ORR): 58% en NSCLC PD-L1 positivo (n=120 pacientes).
  • Supervivencia libre de progresión (PFS): Mediana de 12.4 meses vs. 8.2 meses en control (HR=0.65, p<0.01).
  • Biomarcadores: Expresión de neoantígenos predice respuesta (sensibilidad 85% vía NGS).
  • Combinación con Bristol Myers Squibb: Alianza para integrar con inhibidores de checkpoint, elevando ORR a >70%.

Análisis de seguridad: Monitoreo por secuenciación de TCR (receptor de células T) mostró clonotipia estable, sin evidencia de escape tumoral clonal. Pruebas en modelos PDX (xenoinjertos derivados de pacientes) confirmaron regresión tumoral en 90% de casos.

Cómo se Desarrolló Esta Plataforma (Paso a Paso Técnico)

  1. Diseño computacional: Usaron IA generativa (basada en AlphaFold3) para optimizar secuencias de mRNA y dominios bispecíficos.
  2. Producción de mRNA: Síntesis in vitro con nucleósidos modificados (pseudouridina) para estabilidad (>24h en plasma) y baja inmunogenicidad.
  3. Entrega: Nanopartículas lipídicas (LNP) con carga zeta negativa para targeting tumoral pasivo vía EPR (enhanced permeability retention).
  4. Ensayos preclínicos: Modelos murinos humanizados con >95% de coincidencia antigénica vía proteómica masiva.
  5. Escalado: Planta GMP en Marburg (Alemania) produce >1 millón de dosis/año.

Herramientas clave:

  • Plataforma BNT: Integración de NGS (NextSeq 2000) y single-cell RNA-seq para perfiles de respuesta.
  • Modelos predictivos: ML con datasets de >10,000 pacientes para estratificación (AUC=0.92).

Ventajas para la Inmuno-Oncología Programable

Este enfoque permite «codificar» respuestas inmunes como software:

  • Personalización rápida: Vacunas mRNA basadas en biopsias tumorales en <48h.
  • Circuitos adaptativos: mRNA con switches ribo (sensibles a hipoxia tumoral) para activación condicional.
  • Multiplexado: Combinar con hasta 5 antígenos por dosis, cubriendo heterogeneidad tumoral.

Aplicaciones Futuras

EnfermedadEstrategia TerapéuticaEstado Actual
Cáncer de pulmón (NSCLC)Pumitamig + mRNA neoantígenosFase II/III (2026 aprobación)
Melanoma metastásicoCombinado con Opdualag (BMS)Fase Ib/II, ORR 65%
Cáncer de próstatamRNA contra PSA + PumitamigPreclínico avanzado
Linfoma no HodgkinTerapia adyuvante post-quimioFase I iniciada 2025

Limitaciones Actuales (Transparencia Técnica)

  • Resistencia tumoral: ~20% de pacientes desarrollan variantes PD-L1 negativas (mitigable con multiplexación).
  • Estabilidad mRNA: Degradación en hígado limita biodisponibilidad (<50% en tumores profundos).
  • Acceso global: Costos altos en países en desarrollo; BioNTech planea licencias abiertas.
  • Regulatorio: FDA requiere datos de LTFU (seguimiento a largo plazo) para aprobación plena.

Conclusión: Hacia Cánceres «Curables» con Inmunidad Codificada

El R&D Day de BioNTech marca un hito en biotecnología oncológica, superando barreras de las terapias CAR-T con plataformas mRNA escalables y seguras. En términos simples: ya no solo cortamos tumores, los «vacunamos» para que el cuerpo los elimine de por vida. Con alianzas como la de BMS, esto acelera la llegada de tratamientos que podrían duplicar tasas de supervivencia en cánceres agresivos.

Este avance refuerza el «boom biotech» de 2025, donde la IA y el mRNA convergen para una medicina proactiva. ¡Un futuro donde el cáncer sea manejable como una infección común!


Fuentes Citadas

  1. Anuncio principal: BioNTech SE. (2025). «Innovation Series R&D Day 2025: Strategic Advances in Oncology Pipeline». Comunicado oficial, 11 de noviembre de 2025. Enlace al evento
  2. Cobertura en medios: TipRanks. (2025). «BioNTech Unveils Strategic Advances at R&D Day 2025». Publicado el 12 de noviembre de 2025. Enlace
  3. Referencias clave:
    • OECD. (2025). «Synthetic Biology Technology Roadmap».
    • Polaris Market Research. (2025). «Global Biotechnology Market Report».

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ArgenBio: El portal clave para información y desarrollo en biotecnología argentina

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ArgenBio es el Consejo Argentino para la Información y el Desarrollo de la Biotecnología, una organización sin fines de lucro fundada en 2003 con el objetivo de divulgar información científica confiable sobre biotecnología, promover su comprensión y estimular su desarrollo en Argentina. Su sitio web (www.argenbio.org) funciona como un portal completo con noticias actualizadas, recursos educativos y materiales de divulgación, ideal para startups, investigadores y desarrolladores interesados en el ecosistema biotech local.

Recursos útiles destacados para startups, investigadores y desarrolladores

  • Capacitaciones gratuitas en biotecnología: Cursos virtuales y presenciales abiertos a docentes, divulgadores, profesionales y público general. Enfocados en conceptos básicos, aplicaciones y cómo comunicar la biotecnología. En 2025, ya capacitaron a cientos de personas (más de 25.000 acumuladas desde sus inicios). Inscripciones y detalles en www.porquebiotecnologia.com.ar.
  • Sección de Recursos: Infografías, videos y materiales visuales sobre temas clave como:
    • «¿Cómo se hace un transgénico?»
    • Mejoramiento vegetal.
    • Agricultura orgánica vs. convencional.
    • Usos cotidianos de la biotecnología (ej. en algodón, alimentos, fiestas).
    • Mitos y realidades (inspirados incluso en series como «El cuento de la criada»). Perfectos para presentaciones, propuestas de proyectos o divulgación en startups.
  • Listado de cultivos y eventos transgénicos aprobados: Actualizado a diciembre 2025, con 90 eventos aprobados en casi 30 años en Argentina. Incluye detalles regulatorios, siembra, consumo y comercialización. Esencial para investigadores y desarrolladores en agrobiotech (enlace directo: argenbio.org/cultivos-transgenicos).
  • Noticias y actualidad: Cobertura de avances regulatorios (ej. aprobaciones de levaduras GM por Danisco Argentina), innovaciones (bases de datos genómicas como PubPlant), participaciones en eventos internacionales (como el Simposio ISBR en Bélgica) y aplicaciones (alfalfa transgénica desde 2019, biorremediación, bioinsumos).
  • Biblioteca y publicaciones: Artículos científicos, libros y guías sobre bioseguridad, cambio climático y aplicaciones vegetales.

Noticias recientes relevantes (diciembre 2025)

  • 90 eventos transgénicos aprobados en Argentina: Un hito que posiciona al país como líder regional en adopción de biotecnología agrícola.
  • Participación en simposios internacionales: ArgenBio presentó en eventos globales de bioseguridad.
  • Innovaciones destacadas: Nuevas bases de datos para «navegar» genomas vegetales y avances en alfalfa transgénica.

Para startups e investigadores, ArgenBio es una fuente neutral y científica para respaldar proyectos, entender regulaciones (CONABIA, SENASA) y conectar con el ecosistema. Recomiendo suscribirse a sus novedades (argenbio.org/suscripcion) y explorar sitios relacionados como www.infoalimentos.org.ar (seguridad alimentaria) o www.biotec-latam.com (para especialistas regionales).

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Cámara Argentina de Biotecnología (CAB)

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En mi camino por la convergencia de tech 4.0 la biotech fué una rama fundacional así como a nivel nacional lo es La Cámara Argentina de Biotecnología (CAB).

La Cámara Argentina de Biotecnología (CAB), fundada en 2011, es una asociación civil sin fines de lucro que reúne a empresas líderes en el sector biotecnológico argentino. Su misión principal es promover políticas público-privadas para impulsar la investigación, desarrollo, producción y exportación de productos biotecnológicos, posicionando a Argentina como líder regional en la materia.

La CAB agrupa a aproximadamente 38 empresas líderes con presencia nacional, aunque a través de iniciativas como CAB Startup integra a más de 100 empresas emergentes y startups de base biotecnológica. Estas compañías operan en áreas diversas como salud humana, sanidad animal y vegetal, agropecuaria, industria alimentaria, diagnóstico, insumos industriales, biocombustibles y ambiente.

CAB en 2025

El año 2025 fue marcado por la consolidación del modelo federal de innovación biotecnológica. El evento estrella fue BioArgentina 2025, la 12ª edición del encuentro anual organizado por la CAB, realizado el 27 de noviembre en el Centro Provincial de Convenciones de Paraná, Entre Ríos. Bajo el lema “Producción con Innovación”, reunió a más de 600 participantes, incluyendo investigadores, emprendedores, startups, empresas líderes, estudiantes y representantes del sector público.

El evento destacó el rol de la biotecnología como motor de desarrollo económico sostenible, con paneles sobre agrobiotecnología, salud humana y animal, genómica, inteligencia artificial aplicada y materiales avanzados. Por primera vez en Entre Ríos, reforzó el carácter federal del sector y posicionó a la provincia como un polo científico-tecnológico emergente.

Según datos del Censo Argentino de Empresas de Bio y Nanotecnología impulsado por la CAB, el sector genera ventas por unos 3.752 millones de dólares, exportaciones por 708 millones y emplea a cerca de 20.000 personas, con alta participación femenina y fuerte vínculo con el sistema científico nacional.

La CAB también enfatizó la convergencia tecnológica, integrando la biotecnología con tecnologías 4.0 como IA, big data y bioinformática. A través de CAB Startup, actúa como espacio de convergencia que fomenta sinergias entre grandes empresas y startups, impulsando la Industria 4.0 y posicionando la biotecnología como ventaja competitiva en la economía del conocimiento.

Planes para 2026 y perspectivas futuras

Aunque no se han anunciado planes específicos para 2026 al cierre de 2025, la CAB mantiene su estrategia de largo plazo: fortalecer la colaboración público-privada, expandir el modelo federal con eventos como BioArgentina (que se realiza anualmente) y promover la integración de startups para acelerar innovaciones. El presidente Sebastián Bagó ha enfatizado el compromiso con la innovación sostenible y el impacto en la sociedad y economía argentina, en un contexto global de transiciones tecnológicas.

La Cámara continuará cooperando con instituciones como CONICET, ministerios nacionales y entidades internacionales, enfocándose en exportaciones (que ya llegan a 120 países) y en soluciones para desafíos como cambio climático, salud y producción alimentaria.

En resumen, la CAB se consolida como plataforma clave para transformar el conocimiento científico en desarrollo productivo, destacando la convergencia con tecnologías 4.0 como pilar para el futuro de la biotecnología argentina.

Fuentes consultadas:

  • Sitio oficial de la CAB: www.cabiotec.com.ar
  • BioArgentina 2025: bioargentina.vercel.app y coberturas en Diario Río Negro (octubre y diciembre 2025)
  • Perfil en BIO International Convention
  • Nota en Infobae sobre innovación en salud (noviembre 2024, con referencias al censo CAB)
  • Wikipedia y LinkedIn de la CAB para datos estructurales.

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AlphaGenome de Google DeepMind

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AlphaGenome es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind, lanzado en junio de 2025. Se trata de una herramienta avanzada diseñada para interpretar el «código regulatorio» del ADN, especialmente en las regiones no codificantes (el 98% del genoma humano, a menudo llamado «materia oscura» del genoma). A diferencia de modelos anteriores que se enfocaban en tareas específicas, AlphaGenome es un modelo unificado que predice de manera comprehensiva y precisa cómo las variantes genéticas (mutaciones o cambios en una sola letra del ADN) afectan procesos biológicos clave que regulan la expresión de los genes.

Explicación simple: ¿Qué es y para qué sirve?

Imaginá el genoma humano como un libro gigante de instrucciones para construir y mantener el cuerpo. Solo el 2% de ese libro tiene recetas directas para hacer proteínas (como AlphaFold, otro modelo de DeepMind, que predice su forma 3D). El resto (98%) son como «interruptores» y «reguladores» que deciden cuándo, dónde y cuánto se activan esos genes.

AlphaGenome actúa como un «traductor» inteligente: le das una secuencia de ADN (hasta 1 millón de letras/base pares) y predice qué pasa si cambias una sola letra. Por ejemplo:

  • ¿Se activa más o menos un gen en cierto tejido (como hígado o cerebro)?
  • ¿Cambia cómo se «corta y pega» el ARN (splicing)?
  • ¿Se abre o cierra la cromatina (la estructura que envuelve el ADN)?
  • ¿Se unen proteínas reguladoras en sitios específicos?

Para qué sirve de forma simple:

  • Ayuda a entender por qué ciertas mutaciones causan enfermedades (cáncer, trastornos genéticos raros, Alzheimer, etc.).
  • Acelera la investigación científica: en lugar de experimentos caros y lentos en laboratorio, simula efectos en segundos.
  • Potencial futuro: diseñar terapias personalizadas, editar genes con CRISPR de manera más segura, o crear ADN sintético para biotecnología.

No es para diagnosticar personas directamente (aún no está validado para uso clínico), pero es una herramienta poderosa para investigadores.

Información técnica: ¿Cómo funciona?

AlphaGenome es un modelo de deep learning híbrido con una arquitectura avanzada que combina:

  • Capas convolucionales (CNN): Detectan patrones cortos y locales en la secuencia de ADN (como motivos reguladores cercanos).
  • Transformers: Permiten que el modelo «comunique» información a lo largo de distancias largas en la secuencia (hasta 1 millón de bases), capturando interacciones lejanas.
  • Capas finales especializadas: Generan predicciones multimodales (en múltiples «modalidades» o tipos de datos) con resolución a nivel de base par individual.

Entrenado en datasets masivos de humanos y ratones, incluyendo:

  • Más de 5.000 tracks genómicos humanos (de proyectos como ENCODE, GTEx, 4D Nucleome).
  • Datos multi-ómicos: expresión génica, accesibilidad cromatina, unión de factores de transcripción, mapas de contactos 3D (Hi-C), splicing, etc.

Características clave:

  • Procesa secuencias largas (megabase-scale) manteniendo precisión en cambios de una sola base.
  • Predice efectos de variantes comparando secuencia «normal» vs. mutada.
  • Supera a modelos especializados en la mayoría de benchmarks (ej.: 22/24 en identificación de features, 24/26 en predicción de efectos de variantes).
  • Más eficiente: entrenado en horas con TPUs de Google, usando menos recursos que modelos previos como Enformer.

Limitaciones actuales:

  • Dificultad con interacciones muy distantes (>100.000 bases).
  • Menos preciso en patrones tejido-específicos muy sutiles.
  • Entrenado principalmente en humanos y ratones; no generaliza perfectamente a otras especies aún.

¿Qué se puede hacer con AlphaGenome?

  • Investigación básica: Interpretar regiones no codificantes, generar hipótesis sobre función genómica.
  • Estudios de enfermedades: Priorizar variantes causales en GWAS (estudios de asociación genómica), entender mutaciones raras en trastornos mendelianos o cáncer.
  • Medicina personalizada: Predecir impactos de variantes en pacientes (futuro, con fine-tuning).
  • Biotecnología y biología sintética: Diseñar promotores/enhancers sintéticos, prever efectos de ediciones CRISPR.
  • Análisis a escala: Procesar miles de variantes rápidamente vía API (gratuita para investigación no comercial).

Está disponible vía:

  • API de AlphaGenome (para uso no comercial, con clave).
  • GitHub (google-deepmind/alphagenome) con notebooks en Colab para pruebas rápidas.
  • Visualizaciones integradas para interpretar predicciones.

DeepMind planea extenderlo a más especies, tareas clínicas y liberación completa del modelo.

Fuentes

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