Es en la confluencia de disciplinas, en el cruce de fronteras de distintas áreas del conocimiento donde, muchas veces, se encuentran nuevos caminos para la ciencia.
Los científicos María Jesús Ledesma, Guillermo Lorenzo y Noelia Ferruz, apoyados por la Fundación BBVA con una Beca Leonardo, exploran nuevos caminos para utilizar la inteligencia artificial en beneficio de la salud. «Estamos ante un momento sin precedentes para la ciencia», subrayan
Es en la confluencia de disciplinas, en el cruce de fronteras de distintas áreas del conocimiento donde, muchas veces, se encuentran nuevos caminos para la ciencia.
Lo saben bien investigadores como Guillermo Lorenzo, María Jesús Ledesma y Noelia Ferruz, que a partir de sus saberes en Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos; Ingeniería de Telecomunicaciones y Ciencias Químicas, respectivamente, están abriendo nuevas e interesantes vías para el avance de la Medicina.
Los tres científicos, becados por la Fundación BBVA con una Beca Leonardo, lo hacen impulsados por un arma de gran potencial, la IA, un recurso que está permitiendo alcanzar metas hasta ahora impensables.
«Actualmente tenemos herramientas superpotentes que nos permiten llevar a cabo análisis de datos y patrones con una eficiencia que nunca habíamos tenido al alcance de la mano. Cuestiones que hace 10 años se consideraban inabordables hoy son una realidad», resume Ledesma (Salamanca, 1973), catedrática de la Universidad Politécnica de Madrid y científica del Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina.
Como si de una máquina del tiempo se tratara, esta científica lidera el desarrollo de un algoritmo que permite predecir la respuesta a la inmunoterapia en cáncer de pulmón.
La inmunoterapia, un tipo de tratamiento que ‘potencia’ a las defensas del propio paciente para que combatan el tumor, está suponiendo una verdadera revolución en algunos cánceres. Sin embargo, su efectividad todavía se acota a un porcentaje limitado de pacientes -en torno al 30% en casos de cáncer de pulmón-, en los que se consigue cronificar la enfermedad. El proyecto de Ledesma pretende, precisamente, detectar con antelación quiénes 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 clínica de los pacientes -como pruebas de imagen o información 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», señala Ledesma, que arrancó su proyecto en casos de cáncer de pulmón no microcítico y ya está explorando extender su utilidad no solo a otros tipos de cáncer de pulmón, sino también en otros tumores complejos, como el cáncer de mama triple negativo.
La investigadora espera que este tipo de herramientas de predicción de respuesta empiecen a «formar parte de la clínica para apoyar los procesos de decisión en un plazo de entre tres y cinco años».
«Estamos en un momento apasionante para la ciencia», subraya la investigadora, que está convencida de que, «gracias a la tecnología imbricada con la biología en este siglo se va a conseguir el entendimiento de muchos procesos».
Esa meta es justo la que ella quería alcanzar cuando, todavía en el instituto, tuvo que decidir hacia dónde dirigir sus pasos. «Mi madre es neonatóloga y siempre me ha tirado la rama de la salud, pero las matemáticas también me gustaban mucho y se me daban muy bien. Estaba debatiéndome sobre qué hacer cuando, durante un verano que pasé en Estados Unidos, me hablaron de la Ingeniería Biomédica, que era algo que yo no conocía porque en España todavía no existía. Supe enseguida que eso es lo que yo quería hacer», recuerda.
Al volver a España se matriculó en Ingeniería de Telecomunicación y a través de varias asignaturas optativas fue acercándose a la biomedicina. «Ahora ya empieza a haber más ingenieros biomédicos formados en ese grado, pero muchos de los que ya tenemos una trayectoria más larga venimos de otras áreas de la ingeniería».
Es el caso de Guillermo Lorenzo (A Coruña, 1989), que se graduó en Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos en 2013 y hoy lidera una interesante línea de investigación en cáncer de mama.
Como Ledesma, Lorenzo también dudó en su adolescencia sobre qué carrera elegir, debatiéndose entre Medicina y una ingeniería. Finalmente se decantó por la segunda opción, pero enseguida empezó a fusionar sus dos áreas de interés. Su doctorado ya versó sobre la aplicación de modelos computaciones que se emplean en la Ingeniería de Caminos para el estudio del crecimiento del cáncer.
«Hay muchos paralelismos entre ambos campos. Al final estudiar una biopsia de tejido se parece en cierta medida al estudio geotécnico que debe hacerse en un terreno antes de construir un puente». Y los avances tecnológicos que optimizan los análisis en una disciplina pueden tener también aplicación en la otra, señala.
La Fundación 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 cáncer de mama.
La estrategia se centra en concreto en el cáncer de mama triple negativo, uno de los más agresivos y difíciles de tratar. «A día de hoy las decisiones clínicas en este tipo de cáncer se van tomando en función de la evolución 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, qué opciones pueden funcionar mejor y cuál es la frecuencia óptima de administración en función de sus características personales», explica.
Mediante ecuaciones matemáticas, el modelo está pensado para reproducir de forma personalizada cómo crece el tumor y cómo responde a los tratamientos. Alimentado con los datos de pruebas de imagen, este ‘gemelo digital’ pretende reconstruir la geometría tridimensional del tumor y sus características biológicas, con el objetivo de que sea capaz de simular su evolución ante distintos tipos de tratamientos.
Uno de las metas del proyecto es averiguar cuál es la mejor combinación de abordajes para conseguir lo que se denomina respuesta patológica completa, «el término 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 clínicos adelantarse a lo que puede pasar y elegir las mejores opciones», explica.
La IA también marcó la trayectoria de Noelia Ferruz (Zaragoza, 1988) que tras licenciarse en Ciencias Químicas y especializarse en Química Computacional y doctorarse en Bioquímica, trabajó como in investigadora postdoctoral entre otras instituciones, en la Universidad de Bayreuth (Alemania).
Era 2018 y ella investigaba fragmentos de proteínas que tienden a repetirse en la naturaleza cuando OpenAI sacó su primer modelo de lenguaje, el llamado GPT-1.
«Estaba probándolo cuando se me ocurrió una idea», recuerda Ferruz. ¿Qué pasaría si en vez de pedirle que generara un texto le pido que genere una proteína?, se planteó. El resultado no fue bueno, pero en la mente de la investigadora encendió una mecha que hoy se ha convertido en un ambicioso proyecto.
La científica, jefa de Grupo en el Centro de Regulación Genómica de Barcelona, está desarrollando una inteligencia artificial capaz de diseñar nuevas proteínas a la carta.
El sistema, denominado ATHENA en honor a la diosa de la sabiduría 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 función que realiza un ser vivo hay una proteína detrás», señala Ferruz
El volumen de proteínas que existen en la naturaleza y llevan a cabo funciones increíbles es enorme, continúa la investigadora, «pero no siempre proporcionan las soluciones que nos hacen falta». Por eso, poder diseñar estas proteínas a la carta abre todo un mundo de posibilidades.
«Los modelos de lenguaje tienen detrás una arquitectura que es capaz de procesar datos, entradas de datos de tipo textual. Nosotros estamos aplicando esta idea al diseño de proteínas, de manera que consigamos obtener secuencias biológicas». Pero, en vez de texto con palabras, los investigadores emplean «lenguaje de proteínas»., explica Ferruz.
«Las proteínas se parecen mucho al lenguaje que usamos. Porque también se basan en letras que codifican distintos tipos de información, como la forma en la que se pliega en el espacio, sus características en 3D o con quién interactúa en el interior de la célula». El volumen de posibilidades que manejan es abrumador, de 20 elevado a 100. «Hay más posibles proteínas que átomos en el Universo», desliza.
Su meta es poder diseñar a la carta nuevas proteínas con una función determinada. Que sirvan, por ejemplo, para crear nuevos anticuerpos contra el cáncer, como ya han demostrado. O enzimas que sean capaces de degradar el plástico u otros contaminantes.
«Queremos proporcionar nuevas formas de abordar distintos desafíos», señala Ferruz, hija de un operario de una empresa automovilística y una ama de casa que ha sido la primera universitaria de su familia.
Su proyecto, además, también pretende entender cómo entiende la IA ese ‘idioma proteína’ y de qué forma toma decisiones. «Queremos desentrañar 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 próximos años si conseguimos abrir un poco más estas cajas. Siento que estamos en un momento sin precedentes, con una evolución rapidísima en todo el campo. Cada semana sale algo nuevo que supone una innovación tremenda respecto a lo interior. Y creo que en el futuro los avances serán mucho mayores. Por ejemplo, creo que en el futuro el empleo de ordenadores cuánticos podría acabar con muchas de las limitaciones actuales que son de computación». El límite, concluye, va a ser la imaginación.
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