Red Queen Bio levantó US$15 millones de OpenAI para diseñar anticuerpos antes de que la IA arme patógenos

Red Queen Bio nació en noviembre de 2025 para una carrera rara: diseñar un anticuerpo contra un patógeno nuevo antes de que un modelo de frontera ayude a armarlo. Es una Public Benefit Corporation salida de HelixNano, la empresa de ARN mensajero de Boston. El seed fue de 15 millones de dólares, liderado por OpenAI.

La tesis de la compañía se llama defensive co-scaling. La idea es atar la defensa biológica a la misma curva de cómputo y de plata que empuja a los modelos de frontera. Si la capacidad ofensiva crece con cada generación, dicen, la defensa tiene que crecer al mismo ritmo. El nombre viene de la hipótesis de la Reina Roja: hay que correr para quedarse en el mismo lugar.

En su sitio, Red Queen Bio escribe que arma una capa de biodefensa con IA que diseña una contramedida, un fármaco nuevo, la fabrica rápido y la lleva a quien está más expuesto. También pone dos límites: no hace ganancia de función peligrosa y no fabrica ni aísla patógenos peligrosos.

El 8 de enero de 2026 cerró con AbTherx, de Mountain View, un acuerdo de descubrimiento de anticuerpos terapéuticos. AbTherx pone su ratón transgénico Atlas Full Human Diversity, pensado para cubrir más del 99 por ciento del repertorio humano de anticuerpos. Red Queen Bio pone vacunación multiplexada y diseño de proteínas con IA. Nikolai Eroshenko, CEO, dijo que el flujo combinado in vivo e in silico apunta a candidatos con relevancia directa para biodefensa y bioseguridad nacional. Para esa fecha ya habían generado datos iniciales de anticuerpos in vivo. AbTherx dice que en menos de tres meses.

Eso es lo que hay de producto. No hay un fármaco aprobado. Hay un seed, un pipeline y datos tempranos de binders en ratón.

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En diciembre de 2025 OpenAI publicó, con Red Queen Bio, una evaluación en laboratorio húmedo. GPT-5 mejoró 79 veces la eficiencia de un protocolo de clonación molecular en un sistema benigno. El modelo propuso un mecanismo nuevo, RAPF-HiFi, que suma las proteínas RecA y gp32 al ensamblado Gibson. Científicos humanos ejecutaron las reacciones. OpenAI lo enmarca como medición de capacidad y de riesgo: si un modelo razona en el laboratorio, también hay que medirlo para bioseguridad. En paralelo, Robot on Rails y Red Queen Bio armaron un robot que toma un protocolo de clonación en inglés y lo ejecuta.

Los fundadores se conocen de HelixNano. Eroshenko, doctor en bioingeniería por Harvard en el laboratorio de George Church, es CEO de Red Queen Bio. Hannu Rajaniemi, físico matemático finlandés y autor de ciencia ficción, es cofundador y miembro del directorio; sigue como CEO de HelixNano. En 2020, los dos firmaron con Church un comentario en Nature Biotechnology sobre el riesgo de potenciación dependiente de anticuerpos en contramedidas contra el SARS-CoV-2.

HelixNano sigue con terapéutica de ARNm. Red Queen Bio, según el anuncio de lanzamiento, es la capa complementaria: mapear amenazas habilitadas por IA y prearmar contramedidas. Al seed de OpenAI se sumaron Cerberus Ventures, Fifty Years y Halcyon Futures. El estudio Goodwin, que asesoró el spin-out, confirma los 15 millones liderados por OpenAI.

Lo que la empresa no muestra todavía es un anticuerpo listo para un patógeno inventado por un modelo. Muestra una apuesta: que se puede diseñar la defensa con las mismas herramientas que aceleran el riesgo, sin fabricar el patógeno.