Así 'empuja' la IA el avance de la Medicina: "Cuestiones que hace 10 años parecían inabordables hoy son una realidad"

Es en la confluencia de disciplinas, en el cruce de fronteras de distintas reas del conocimiento donde, muchas veces, se encuentran nuevos caminos para la ciencia.

Lo saben bien investigadores como Guillermo Lorenzo, Mara Jess Ledesma y Noelia Ferruz, que a partir de sus saberes en Ingeniera de Caminos, Canales y Puertos; Ingeniera de Telecomunicaciones y Ciencias Qumicas, respectivamente, estn abriendo nuevas e interesantes vas para el avance de la Medicina.

Los tres cientficos, becados por la Fundacin BBVA con una Beca Leonardo, lo hacen impulsados por un arma de gran potencial, la IA, un recurso que est permitiendo alcanzar metas hasta ahora impensables.

"Actualmente tenemos herramientas superpotentes que nos permiten llevar a cabo anlisis de datos y patrones con una eficiencia que nunca habamos tenido al alcance de la mano. Cuestiones que hace 10 aos se consideraban inabordables hoy son una realidad", resume Ledesma (Salamanca, 1973), catedrtica de la Universidad Politcnica de Madrid y cientfica del Centro de Investigacin Biomdica en Red en Bioingeniera, Biomateriales y Nanomedicina.

Como si de una mquina del tiempo se tratara, esta cientfica lidera el desarrollo de un algoritmo que permite predecir la respuesta a la inmunoterapia en cncer de pulmn.

La inmunoterapia, un tipo de tratamiento que 'potencia' a las defensas del propio paciente para que combatan el tumor, est suponiendo una verdadera revolucin en algunos cnceres. Sin embargo, su efectividad todava se acota a un porcentaje limitado de pacientes -en torno al 30% en casos de cncer de pulmn-, en los que se consigue cronificar la enfermedad. El proyecto de Ledesma pretende, precisamente, detectar con antelacin quines son esos pacientes que pueden beneficiarse del tratamiento para optimizar las terapias y evitar efectos secundarios indeseados.

Los estudios realizados hasta el momento sobre el algoritmo, que emplea datos reales de la historia clnica de los pacientes -como pruebas de imagen o informacin de hemogramas-muestra que es capaz de ofrecer buenas predicciones.

"Mediante inteligencia artificial podemos detectar patrones y cuantificar y objetivar datos que permiten predecir la respuesta al tratamiento", seala Ledesma, que arranc su proyecto en casos de cncer de pulmn no microctico y ya est explorando extender su utilidad no solo a otros tipos de cncer de pulmn, sino tambin en otros tumores complejos, como el cncer de mama triple negativo.

La investigadora espera que este tipo de herramientas de prediccin de respuesta empiecen a "formar parte de la clnica para apoyar los procesos de decisin en un plazo de entre tres y cinco aos".

"Estamos en un momento apasionante para la ciencia", subraya la investigadora, que est convencida de que, "gracias a la tecnologa imbricada con la biologa en este siglo se va a conseguir el entendimiento de muchos procesos".

Esa meta es justo la que ella quera alcanzar cuando, todava en el instituto, tuvo que decidir hacia dnde dirigir sus pasos. "Mi madre es neonatloga y siempre me ha tirado la rama de la salud, pero las matemticas tambin me gustaban mucho y se me daban muy bien. Estaba debatindome sobre qu hacer cuando, durante un verano que pas en Estados Unidos, me hablaron de la Ingeniera Biomdica, que era algo que yo no conoca porque en Espaa todava no exista. Supe enseguida que eso es lo que yo quera hacer", recuerda.

Al volver a Espaa se matricul en Ingeniera de Telecomunicacin y a travs de varias asignaturas optativas fue acercndose a la biomedicina. "Ahora ya empieza a haber ms ingenieros biomdicos formados en ese grado, pero muchos de los que ya tenemos una trayectoria ms larga venimos de otras reas de la ingeniera".

Es el caso de Guillermo Lorenzo (A Corua, 1989), que se gradu en Ingeniera de Caminos, Canales y Puertos en 2013 y hoy lidera una interesante lnea de investigacin en cncer de mama.

Como Ledesma, Lorenzo tambin dud en su adolescencia sobre qu carrera elegir, debatindose entre Medicina y una ingeniera. Finalmente se decant por la segunda opcin, pero enseguida empez a fusionar sus dos reas de inters. Su doctorado ya vers sobre la aplicacin de modelos computaciones que se emplean en la Ingeniera de Caminos para el estudio del crecimiento del cncer.

"Hay muchos paralelismos entre ambos campos. Al final estudiar una biopsia de tejido se parece en cierta medida al estudio geotcnico que debe hacerse en un terreno antes de construir un puente". Y los avances tecnolgicos que optimizan los anlisis en una disciplina pueden tener tambin aplicacin en la otra, seala.

La Fundacin BBVA ha becado el proyecto que Lorenzo ha puesto en marcha para desarrollar un prototipo de ’gemelo digital' que permita predecir la respuesta a los tratamientos en casos de cncer de mama.

La estrategia se centra en concreto en el cncer de mama triple negativo, uno de los ms agresivos y difciles de tratar. "A da de hoy las decisiones clnicas en este tipo de cncer se van tomando en funcin de la evolucin de la paciente, cuando por ejemplo se comprueba que una determinada terapia no ha funcionado y se buscan otras alternativas. Nuestro objetivo es conseguir que sea posible adelantarse a eso, queremos predecir si esa paciente va a tener una buena o una mala respuesta a cada tratamiento, qu opciones pueden funcionar mejor y cul es la frecuencia ptima de administracin en funcin de sus caractersticas personales", explica.

Mediante ecuaciones matemticas, el modelo est pensado para reproducir de forma personalizada cmo crece el tumor y cmo responde a los tratamientos. Alimentado con los datos de pruebas de imagen, este 'gemelo digital' pretende reconstruir la geometra tridimensional del tumor y sus caractersticas biolgicas, con el objetivo de que sea capaz de simular su evolucin ante distintos tipos de tratamientos.

Uno de las metas del proyecto es averiguar cul es la mejor combinacin de abordajes para conseguir lo que se denomina respuesta patolgica completa, "el trmino que se emplea cuando, tras la quimioterapia, el tumor no se puede ver en las pruebas de imagen".

"Lo que muestran los ensayos es que esas pacientes tienen una alta probabilidad de supervivencia y una escasa probabilidad de recurrencia del tumor. Mediante IA estamos desarrollando un algoritmo de aprendizaje que sea capaz de permitir a los clnicos adelantarse a lo que puede pasar y elegir las mejores opciones", explica.

La IA tambin marc la trayectoria de Noelia Ferruz (Zaragoza, 1988) que tras licenciarse en Ciencias Qumicas y especializarse en Qumica Computacional y doctorarse en Bioqumica, trabaj como in investigadora postdoctoral entre otras instituciones, en la Universidad de Bayreuth (Alemania).

Era 2018 y ella investigaba fragmentos de protenas que tienden a repetirse en la naturaleza cuando OpenAI sac su primer modelo de lenguaje, el llamado GPT-1.

"Estaba probndolo cuando se me ocurri una idea", recuerda Ferruz. Qu pasara si en vez de pedirle que generara un texto le pido que genere una protena?, se plante. El resultado no fue bueno, pero en la mente de la investigadora encendi una mecha que hoy se ha convertido en un ambicioso proyecto.

La cientfica, jefa de Grupo en el Centro de Regulacin Genmica de Barcelona, est desarrollando una inteligencia artificial capaz de disear nuevas protenas a la carta.

El sistema, denominado ATHENA en honor a la diosa de la sabidura griega, tiene un enorme potencial tanto en el campo de la medicina como en el industrial o en el del cuidado del medioambiente porque "en cualquier funcin que realiza un ser vivo hay una protena detrs", seala Ferruz

El volumen de protenas que existen en la naturaleza y llevan a cabo funciones increbles es enorme, contina la investigadora, "pero no siempre proporcionan las soluciones que nos hacen falta". Por eso, poder disear estas protenas a la carta abre todo un mundo de posibilidades.

"Los modelos de lenguaje tienen detrs una arquitectura que es capaz de procesar datos, entradas de datos de tipo textual. Nosotros estamos aplicando esta idea al diseo de protenas, de manera que consigamos obtener secuencias biolgicas". Pero, en vez de texto con palabras, los investigadores emplean "lenguaje de protenas"., explica Ferruz.

"Las protenas se parecen mucho al lenguaje que usamos. Porque tambin se basan en letras que codifican distintos tipos de informacin, como la forma en la que se pliega en el espacio, sus caractersticas en 3D o con quin interacta en el interior de la clula". El volumen de posibilidades que manejan es abrumador, de 20 elevado a 100. "Hay ms posibles protenas que tomos en el Universo", desliza.

Su meta es poder disear a la carta nuevas protenas con una funcin determinada. Que sirvan, por ejemplo, para crear nuevos anticuerpos contra el cncer, como ya han demostrado. O enzimas que sean capaces de degradar el plstico u otros contaminantes.

"Queremos proporcionar nuevas formas de abordar distintos desafos", seala Ferruz, hija de un operario de una empresa automovilstica y una ama de casa que ha sido la primera universitaria de su familia.

Su proyecto, adems, tambin pretende entender cmo entiende la IA ese 'idioma protena' y de qu forma toma decisiones. "Queremos desentraar esa caja negra, que sea una IA explicable", subraya Ferruz, con un entusiasmo que se palpa en su voz.

"Este es un campo en el que vamos a poder avanzar mucho en los prximos aos si conseguimos abrir un poco ms estas cajas. Siento que estamos en un momento sin precedentes, con una evolucin rapidsima en todo el campo. Cada semana sale algo nuevo que supone una innovacin tremenda respecto a lo interior. Y creo que en el futuro los avances sern mucho mayores. Por ejemplo, creo que en el futuro el empleo de ordenadores cunticos podra acabar con muchas de las limitaciones actuales que son de computacin". El lmite, concluye, va a ser la imaginacin.