TIGIT: Lecciones de miles de millones perdidos en biotech

Qué fue TIGIT y por qué la industria apostó miles de millones

TIGIT (T cell immunoreceptor with Ig and ITIM domains) parecía la próxima gran revolución en inmunoterapia contra el cáncer. Esta proteína de control inmunitario, expresada en linfocitos T agotados y células NK, prometía desbloquear la respuesta del sistema inmune cuando se combinaba con terapias anti-PD-1/PD-L1.

La hipótesis era elegante: bloquear TIGIT revertiría el agotamiento de linfocitos T y mejoraría respuestas en tumores donde la monoterapia ya no bastaba. Los datos preclínicos respaldaban la teoría. Los primeros ensayos fase II mostraron señales prometedoras. Y la industria farmacéutica global se lanzó en masa.

Roche desarrolló tiragolumab y logró designación de terapia innovadora de la FDA en enero de 2021 para cáncer de pulmón no microcítico metastásico. Merck avanzó con vibostolimab. Gilead y Arcus Biosciences invertían en domvanalimab. Múltiples biotechs levantaron capital valiendo sus plataformas TIGIT como oro.

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El colapso: cuando los datos fase 3 no coincidieron con el hype

Entre 2023 y 2025, los resultados de ensayos pivotales comenzaron a llegar. Y fueron consistentemente decepcionantes. El estudio STAR-221 de fase 3 en cáncer gástrico y esofágico fue suspendido en diciembre de 2025, llevando a Arcus y Gilead a reorientar su estrategia de I+D.

Roche vio cómo sus programas avanzados perdían tracción tras resultados insuficientes en estudios clave. Merck no logró consolidar una ventaja clínica clara. Lo que parecía una categoría ganadora se revalorizó negativamente en meses.

El problema no fue falta de inversión ni de talento. Fue algo más fundamental: TIGIT no era un «driver» tan universal ni potente como se pensaba. Su impacto depende del tipo tumoral, del grado de infiltración inmune y de la biología específica del microambiente tumoral.

El fenómeno del «herding» en I+D farmacéutica

El caso TIGIT expone un patrón recurrente en biotech: el comportamiento de rebaño. Cuando una diana muestra señales tempranas positivas, decenas de compañías convergen en la misma estrategia. Los inversores premian el pipeline. Las valoraciones se inflan.

Pero la biología traslacional es brutalmente honesta. Una buena teoría preclínica no garantiza beneficio clínico reproducible. Y cuando los datos fase 3 llegan, el mercado corrige de golpe.

Este patrón tiene un coste enorme: miles de millones de dólares en I+D, años de trabajo de científicos brillantes, y oportunidades perdidas en otras dianas que quizás merecían más atención.

Lecciones científicas del fracaso TIGIT

¿Qué salió mal? El análisis post-mortem revela varios factores:

Selección de pacientes insuficiente: Sin biomarcadores robustos que identifiquen quién realmente se beneficia, los ensayos diluyen el efecto en poblaciones heterogéneas.
Translation gap: Modelos preclínicos que no replican la complejidad del microambiente tumoral humano.
Magnitud incremental insuficiente: La combinación con anti-PD-(L)1 era correcta en principio, pero el beneficio adicional no justificó la hipótesis de «next big checkpoint».
Dependencia contextual: El eje CD155/TIGIT es relevante en algunos tumores, pero no es un driver universal como inicialmente se creyó.

¿Qué significa esto para tu startup deeptech o biotech?

Si estás construyendo una startup en biotecnología, deeptech o cualquier sector de I+D intensivo, el caso TIGIT ofrece lecciones accionables:

1. Valida tu hipótesis con datos duros antes de escalar

No confundas señales tempranas (fase I/II, ORR, biomarcadores intermedios) con evidencia de beneficio clínico definitivo. Diseña hitos de validación que eliminen riesgo antes de levantar rondas grandes o comprometerte con ensayos pivotales costosos.

Acción concreta: Crea un «go/no-go framework» con criterios objetivos. Si los datos no cumplen X umbral en Y plazo, pivota o终止. Documenta esto antes de que el ego o la presión de inversores nublen el juicio.

2. Invierte en biomarcadores desde el día 1

El fracaso de TIGIT fue en parte un fracaso de estratificación. Sin saber qué pacientes responden, cualquier terapia parece menos efectiva de lo que podría ser en subgrupos específicos.

Acción concreta: Dedica al menos 20-30% de tu presupuesto preclínico a identificar y validar biomarcadores predictivos. Es más barato fallar temprano con datos de estratificación que fallar en fase 3 con una población diluida.

3. Cuestiona el consenso del sector

Cuando toda la industria corre hacia la misma diana, pregunta: ¿estamos viendo datos reales o siguiendo narrativa? El «herding» crea burbujas de valoración que se corrigen violentamente.

Acción concreta: Si tu tesis de inversión o desarrollo depende de que «todos están haciéndolo», haz un ejercicio de pre-mortem: asume que fracasó y escribe por qué. Eso revela riesgos que el entusiasmo colectivo oculta.

4. Diseña para flexibilidad estratégica

Arcus y Gilead reorientaron su estrategia tras el fracaso. Las compañías que sobreviven son las que pueden pivotar rápido cuando los datos cambian.

Acción concreta: Mantén opciones reales en tu pipeline. No pongas todo el capital en una sola diana o mecanismo. Y negocia acuerdos de licencia o partnership que te permitan ajustar dirección sin quemar la empresa.

El panorama actual: ¿qué sigue después de TIGIT?

Para 2026, el campo de inmunoterapia se ha desplazado. Las alternativas con mejor tracción clínica siguen siendo PD-1/PD-L1, CTLA-4 en combinaciones seleccionadas, y LAG-3 tras su validación en melanoma y otros tumores.

El único programa anti-TIGIT avanzado que mantenía momentum claro era rilvegostomig de AstraZeneca, un biespecífico TIGIT/PD-1. Pero el escepticismo general es mucho mayor que en 2021-2023.

El capital biotech 2025-2026 favorece áreas con mejor visibilidad regulatoria y comercial: terapias con hitos clínicos cercanos, diferenciación real comprobada, y caminos claros hacia aprobación y reembolso. Las narrativas amplias de plataforma sin datos duros ya no levantan capital fácil.

Reflexión final para founders

El caso TIGIT no es una historia de incompetencia. Es una historia de complejidad biológica que venció a teoría elegante, capital abundante y talento de primer nivel. La innovación en biotecnología y deeptech es inherentemente riesgosa.

La pregunta no es cómo evitar todo fracaso (imposible). Es cómo fallar más barato y más rápido, aprendiendo lo suficiente para que el próximo intento tenga mayor probabilidad de éxito.

Los founders que internalizan esta lección —validación temprana, biomarcadores robustos, escepticismo saludable hacia el consenso— estarán mejor posicionados para navegar la próxima ola de innovación, sea cual sea la diana.