La apuesta de 76 M$ de Bioptimus: un modelo fundacional para toda la biología, primero en abierto

Startup con sede en París que entrena grandes modelos fundacionales de IA con datos biológicos multimodales —portaobjetos de patología, genómica, registros clínicos— para acelerar el diagnóstico y el descubrimiento de fármacos, vendiendo acceso a los modelos a farmacéuticas e investigadores.

Que la biología es el siguiente dominio de modelos fundacionales: un único modelo multimodal entrenado con datos de pacientes hospitalarios podría simular enfermedades, predecir resultados y acelerar el descubrimiento de fármacos.

35 M$ en ronda semilla (febrero de 2024, liderada por Sofinnova Partners con Bpifrance, Cathay Innovation, Xavier Niel y Owkin), y después una Serie A de 41 M$ (enero de 2025, liderada por Cathay Innovation) — 76 M$ en total.

Bioptimus salió del modo sigiloso el 20 de febrero de 2024 en París como escisión de Owkin, el unicornio biotecnológico francés, cofundada por el director de I+D de Owkin, Jean-Philippe Vert, y por investigadores procedentes de Google y DeepMind, incluido el CTO Rodolphe Jenatton. Recaudó una ronda semilla de 35 M$ liderada por Sofinnova Partners, firmó una alianza de cómputo con AWS y se propuso entrenar un modelo fundacional de biología con los datos multimodales de pacientes de Owkin procedentes de hospitales académicos de primer nivel.

En julio de 2024, menos de cinco meses después de su lanzamiento, Bioptimus publicó H-Optimus-0, el mayor modelo fundacional de patología de código abierto del mundo —1.100 millones de parámetros entrenados con más de 500.000 portaobjetos de histopatología—, y afirmó obtener resultados de vanguardia en tareas diagnósticas, desde la detección de células cancerosas hasta biomarcadores tumorales. En enero de 2025 recaudó una Serie A de 41 M$ liderada por Cathay Innovation (con Sofinnova, Bpifrance, Andera, Hitachi Ventures, Boom Capital, Pomifer, Sunrise y business angels), lo que elevó la financiación total a 76 M$, y declaró que preparaba un modelo multimodal que abarcara todo el espectro biológico.

La apuesta era que la biología seguiría al texto y a las imágenes como un dominio en el que un modelo grande supera a muchos pequeños: un 'GPT para la biología'.

Los datos hospitalarios acumulados por Owkin eran la ventaja defensiva: los datos clínicos sensibles no son públicos, por lo que los competidores no podían copiar fácilmente el conjunto de entrenamiento.

Publicar H-Optimus-0 como código abierto generó primero credibilidad científica y adopción, convirtiendo a los investigadores en usuarios antes del empuje comercial.

La escisión de Owkin tenía sentido porque los modelos fundacionales necesitan su propia estrategia de capital, cómputo y datos: un 'jugador puro' podía moverse más rápido.

Los datos multimodales exclusivos pueden ser una ventaja defensiva: la red hospitalaria de Owkin permitió a una startup en fase semilla entrenar modelos que sus rivales no podían, y publicar el primero como código abierto generó credibilidad antes del discurso comercial.

A agosto de 2026, Bioptimus sigue siendo privada, con 76 M$ recaudados y sin que se haya reportado públicamente ninguna ronda adicional. Su sitio web indica que sus modelos cuentan con la confianza de 16 de las 20 principales farmacéuticas y de más de 1.000 instituciones, con 1.184.533 descargas totales de modelos y más de 100 artículos publicados con sus modelos. Ha ido más allá de su cabeza de puente en patología con M-Optimus, que integra histología, transcriptómica espacial y genómica en una sola arquitectura, y ha lanzado STELA, un motor de datos multiinstitucional para generar datos de pacientes con perfiles profundos y vínculo clínico en distintas geografías.