Pedro Fedichev

Tras sus estudios de doctorado en la Universidad de Ámsterdam y AMOLF, Fedichev trabajó en el campo de los gases atómicos ultrafríos, los condensados ​​de Bose-Einstein, la información cuántica y los sistemas cuánticos de muchos cuerpos. A finales de la década de 1990 y principios de la de 2000 colaboró ​​con físicos como Peter Zoller, J. Ignacio Cirac, Jan von Delft, Uwe R. Fischer y Andrew Daley en problemas de simulación cuántica, materia cuántica fuertemente correlacionada y modelos análogos de fenómenos gravitacionales. ^{[ 10 ] [ 11 ]}

Su investigación contribuyó a varias áreas de la física cuántica, incluyendo excitaciones aniónicas en gases ultrafríos, separación de espín-carga, procesamiento de información cuántica y gravedad analógica. ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]}

Varias de estas publicaciones fueron muy citadas en las comunidades de gases cuánticos y simulación cuántica. Su artículo "Influencia de la luz casi resonante en la longitud de dispersión en gases atómicos a baja temperatura" se encuentra entre los primeros trabajos teóricos sobre el control óptico de las interacciones atómicas en gases ultrafríos. ^{[ 15 ]}

Algunos de los colaboradores de Fedichev, entre ellos Peter Zoller y J. Ignacio Cirac, recibieron posteriormente el Premio Wolf de Física de 2022 por sus contribuciones fundamentales a la ciencia de la información cuántica y la simulación cuántica. ^{[ 16 ]} Su trabajo se ha considerado con frecuencia como el que sentó las bases de las tecnologías modernas de computación cuántica y simulación cuántica.

A principios de la década de 2000, Fedichev pasó de la física teórica a la química computacional y el descubrimiento de fármacos, y cofundó Quantum Pharmaceuticals, una de las primeras empresas en explorar el diseño computacional de fármacos. Este trabajo aplicó el modelado computacional basado en la física a la simulación molecular, la electrostática biomolecular, el cribado virtual y el diseño de fármacos basado en la estructura, incluyendo programas de descubrimiento de fármacos antivirales y relacionados con el metabolismo. ^{[ 17 ] [ 18 ]}

Fedichev y colaboradores informaron del descubrimiento de compuestos antivirales de molécula pequeña dirigidos a la nucleoproteína de la influenza A y a la proteína de la matriz del VIH-1. ^{[ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]}

Este trabajo dio lugar a una serie de solicitudes de propiedad intelectual. Fedichev figura como inventor en la patente estadounidense 9,610,264, «Compuestos para el tratamiento y la prevención de infecciones retrovirales», concedida en 2017. La patente abarca una clase de compuestos de molécula pequeña destinados al tratamiento y la prevención de infecciones retrovirales, incluida la infección por VIH. ^{[ 22 ]}

Fedichev también fue coautor de estudios sobre la modulación de las enzimas fosfofructocinasas involucradas en la glucólisis, trabajo que posteriormente contribuyó a programas terapéuticos dirigidos al metabolismo del cáncer, la neurodegeneración y las enfermedades relacionadas con el envejecimiento. ^{[ 23 ]}

La investigación de Fedichev también incluyó la aplicación de la química computacional y el diseño de fármacos basado en la estructura para el descubrimiento de fármacos antibacterianos. En colaboración con investigadores de la Universidad de Nueva York, participó en esfuerzos para identificar inhibidores de la biosíntesis de sulfuro de hidrógeno (H₂S) bacteriano, una vía metabólica implicada en la resistencia a los antibióticos, la tolerancia a los antibióticos, la formación de células persistentes y la supervivencia de biopelículas.

Este trabajo contribuyó a la identificación de inhibidores alostéricos de la cistationina γ-liasa bacteriana (bCSE), una enzima responsable de la producción endógena de H₂S en varias bacterias patógenas. Se demostró que los inhibidores potencian múltiples clases de antibióticos bactericidas, reducen la persistencia bacteriana, interrumpen la formación de biopelículas y mejoran la eficacia de los antibióticos en modelos de infección animal. ^{[ 24 ]}

Desde 2015, Fedichev ha liderado Gero.ai, cuyos estudios utilizan grandes conjuntos de datos de salud y modelos matemáticos para analizar la dinámica del envejecimiento, y ha sido el principal defensor de un enfoque cuantitativo del envejecimiento basado en la física que trata al organismo como un sistema dinámico cerca de un límite de estabilidad y describe el envejecimiento utilizando conceptos de la física estadística , [[termodinámica del no equilibrio]] y la teoría de los procesos estocásticos . ^{[ 2 ]} Una premisa central es que el envejecimiento es un proceso a nivel de sistema, la pérdida progresiva de la resiliencia fisiológica, en lugar de la suma de enfermedades individuales; Fedichev ha argumentado que dirigirse a este proceso inicial podría retrasar múltiples afecciones relacionadas con la edad a la vez. ^{[ 2 ] [ 3 ]}

Ya en 2012, antes de sus primeras publicaciones formales en el área, Fedichev discutía públicamente una posible conexión entre las transiciones de fase en las redes de regulación genética y la dinámica del envejecimiento, sugiriendo en una entrada de blog que la estabilidad de dichas redes cerca de un punto crítico podría estar relacionada con un envejecimiento lento o "insignificante". ^{[ 25 ]} Desarrolló estas ideas en un modelo formal en 2015. ^{[ 26 ]}

Los elementos clave del marco, desarrollado por Fedichev y sus colaboradores en Gero, con Fedichev como autor principal, incluyen:

• Mortalidad por dinámica de redes (2015). Fedichev y sus colegas argumentaron

Analíticamente, se demostró que la ley de mortalidad de Gompertz puede surgir de la dinámica crítica de las redes reguladoras genéticas que operan cerca de un límite de estabilidad, vinculando la dinámica a nivel de red con los patrones de mortalidad demográfica sin recurrir al envejecimiento programado. Fue uno de los primeros intentos de derivar una ley demográfica de mortalidad a partir de la dinámica subyacente del sistema. ^{[ 26 ]}

• Correlación de Strehler-Mildvan (2017). Fedichev y sus colegas demostraron que

La correlación de Strehler-Mildvan, citada durante mucho tiempo, puede surgir como un artefacto degenerado del ajuste del modelo de Gompertz en lugar de reflejar un mecanismo biológico independiente, lo que implica que algunas regularidades empíricas establecidas en la investigación del envejecimiento pueden ser estadísticas en lugar de causales. ^{[ 27 ]}

• Resiliencia y límite de esperanza de vida (2021). Análisis de datos longitudinales de sangre.

Mediante biomarcadores y datos de actividad de dispositivos portátiles, Fedichev y sus coautores informaron que la resiliencia fisiológica (la tasa de recuperación de una perturbación) disminuye aproximadamente de forma lineal con la edad, y extrapolaron una pérdida de resiliencia a unos 120-150 años como un límite basado en un modelo para la esperanza de vida humana en las condiciones actuales. El estudio se publicó en Nature Communications y tuvo una amplia cobertura, incluyendo Scientific American y Popular Mechanics . ^{[ 28 ] [ 2 ] [ 3 ]} Fue uno de los 25 artículos de ciencias de la salud más descargados de la revista publicados en 2021. ^{[ 29 ]} Los autores argumentaron que, dado que este límite refleja la proximidad a un punto crítico dinámico, es improbable que se pueda aumentar mediante terapias dirigidas únicamente a enfermedades crónicas individuales o a la fragilidad, y que una extensión sustancial de la vida requeriría, en cambio, intervenir en el propio proceso de envejecimiento; señalaron que ninguna ley de la naturaleza parece prohibir tal intervención. ^{[ 28 ]}

• Componentes dinámicos y entrópicos del envejecimiento. Fedichev y colegas

Se propuso que el envejecimiento puede separarse en un componente "dinámico" reversible, sensible a las intervenciones, y un componente "entrópico" que refleja la acumulación acumulativa, aproximadamente irreversible, de cambios moleculares estocásticos, que, según se informó, no se ven afectados en gran medida por intervenciones como la restricción calórica, la rapamicina, la parabiosis y la reprogramación epigenética en los conjuntos de datos examinados. ^{[ 30 ] [ 31 ]} Fedichev ha presentado esto como un argumento de que ralentizar o detener el envejecimiento puede ser más factible que revertirlo por completo, en contraste con los enfoques de investigación centrados en la reprogramación y el rejuvenecimiento celular. ^{[ 3 ]}

• Variables de control termodinámico. El trabajo dirigido por Fedichev introdujo una pequeña

Conjunto de variables de control macroscópicas para el envejecimiento, incluyendo una "temperatura efectiva" a nivel del organismo que rige la amplitud de las fluctuaciones biológicas, y variables distinguidas que afectan la longevidad saludable de aquellas que determinan la longevidad máxima. Los autores propusieron la temperatura efectiva como un objetivo farmacológico previamente no reconocido y potencialmente susceptible de ser abordado, distinto de los abordados por las terapias existentes. ^{[ 32 ]}

• Clasificación de las intervenciones contra el envejecimiento. Fedichev y sus colegas propusieron

que las intervenciones antienvejecimiento pueden agruparse en tres niveles según la variable física a la que se dirigen y su efecto previsto en la longevidad saludable frente a la longevidad máxima.  Las intervenciones de nivel 1 actúan sobre el componente "dinámico" reversible, mejorando el estado fisiológico actual y reduciendo el riesgo de enfermedad sin cambiar el límite de la longevidad; los autores asocian este nivel con la mayoría de los tratamientos y medidas de estilo de vida existentes.  Las intervenciones de nivel 2 reducen las fluctuaciones a nivel del organismo (la "temperatura efectiva"), lo que los autores predicen que comprimiría la morbilidad en la vejez y permitiría que más individuos se acerquen a la longevidad máxima de la especie, y que proponen como el nivel más inmediatamente susceptible de ser tratado farmacológicamente.  Las intervenciones de nivel 3 actuarían sobre la tasa de acumulación de daño irreversible, el único nivel que el marco predice que podría aumentar la longevidad máxima en sí misma, y ​​que los autores describen como el principal desafío pendiente. ^{[ 33 ] [ 32 ]} El mismo conjunto de trabajos distingue un régimen de envejecimiento "estable" (humanos y otros mamíferos longevos), en el que la acumulación lenta de daños es el factor limitante, de un régimen "inestable" (organismos modelo de vida corta como ratones, moscas y gusanos), una distinción que también se discute en la literatura más amplia de gerofísica. ^{[ 34 ]}

• Estudio de intervención canina (2026). En un estudio aleatorizado, controlado con placebo.

En un estudio realizado con 99 perros de trineo de edad avanzada, Fedichev y sus colegas informaron que el inhibidor de la transcriptasa inversa lamivudina , administrado durante aproximadamente 30 meses, produjo una ralentización transitoria, predominantemente femenina, del reloj de metilación del ADN, que se revirtió tras la interrupción del tratamiento, mientras que la trayectoria de la edad biológica modelada permaneció inalterada. Los autores interpretaron los resultados como la identificación de la temperatura efectiva ("fenotípica") como una variable de control que rige la cinética del fallo a nivel del organismo y un objetivo viable para prolongar la salud en lugar de la esperanza de vida máxima. Este trabajo es una preimpresión y no ha sido revisado por pares. ^{[ 35 ]}

Fedichev es uno de los editores invitados de la colección Gerophysics en Nature Portfolio , un esfuerzo que enmarca el campo emergente de la investigación del envejecimiento basada en la física. ^{[ 36 ]} Elementos del marco se han operacionalizado en los productos de salud digital de Gero y se han aplicado en las colaboraciones farmacéuticas de la compañía con Pfizer (2023) y Chugai Pharmaceutical del grupo Roche (2025). ^{[ 37 ] [ 38 ]}

En mayo de 2024, Fedichev debatió con el gerontólogo biomédico Aubrey de Grey en el Foresight Institute, en una charla pública titulada « Cómo vencer el envejecimiento» , organizada por Open Longevity. El debate contrastó la defensa que hace De Grey de las terapias de rejuvenecimiento dirigidas a reparar el daño relacionado con la edad con la visión de Fedichev de que el envejecimiento está condicionado por procesos termodinámicos y estocásticos, haciendo hincapié en las intervenciones para ralentizar o detener la acumulación de daño irreversible y lograr una senescencia mínima. El evento puso de relieve los diferentes enfoques dentro de la investigación sobre la longevidad con respecto al rejuvenecimiento frente a la prevención del deterioro relacionado con el envejecimiento. ^{[ 39 ]}

Gero , cofundada en 2018 por Fedichev y Maxim Kholin en Singapur, desarrolla modelos de IA basados ​​en la física, entrenados con registros médicos electrónicos y datos a nivel molecular para predecir trayectorias de salud e identificar posibles objetivos terapéuticos para afecciones relacionadas con el envejecimiento. ^{[ 4 ] [ 5 ] [ 40 ]} En enero de 2023, Gero inició una colaboración de investigación con Pfizer para identificar objetivos terapéuticos para enfermedades fibróticas. ^{[ 41 ]} En julio de 2025, Gero firmó un acuerdo conjunto de investigación y licencia con Chugai Pharmaceutical (miembro del Grupo Roche ) para desarrollar terapias con anticuerpos contra objetivos identificados por sus modelos de IA. ^{[ 42 ]}

En junio de 2026, Gero fue nombrada Pionera Tecnológica del Foro Económico Mundial (WEF), integrándose a la cohorte de 100 empresas reconocidas por el Foro en 2026 por desarrollar tecnologías con el potencial de impactar significativamente los negocios y la sociedad. La empresa fue reconocida por su enfoque basado en la física para la investigación del envejecimiento y su plataforma de descubrimiento de fármacos impulsada por IA, que combina datos longitudinales humanos a gran escala, aprendizaje automático y principios de la física estadística para identificar objetivos terapéuticos para enfermedades relacionadas con la edad. ^{[ 43 ] [ 44 ]}