sábado, diciembre 7, 2019
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Luchar contra el cáncer con Inteligencia Artificial y Big Data

En conjunto, la inteligencia artificial y el Big Data se han embarcado en una misión colosal, alejada de sus habituales aplicaciones comerciales: encontrar tratamientos para enfermedades como el cáncer.

Cuando a la catedrática del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) Regina Barzilay le diagnosticaron cáncer de mama no solo se torció su vida personal, sino que se volteó toda su investigación. En el trasiego interminable de hospitales, se dio cuenta de que la mayor parte de la información que se registra de los pacientes no se estaba utilizando.

“Las decisiones médicas suelen estar basadas en los ensayos clínicos, es decir, en el 3% de los pacientes que participan en ellos. Esto significa que toda la experiencia de lo que le pasa al 97% de pacientes no está siendo usada. ¿Cómo trabajaría Amazon si desechara el 97% de los datos? Creo que estamos sentados sobre una mina de oro de datos que no estamos utilizando”, sostenía durante una visita a Madrid como jurado de los premios Fronteras del Conocimiento de la Fundación BBVA.

Barzilay está especializada en enseñar el lenguaje natural a las máquinas, en enseñarles a leer y escribir en nuestro idioma, a ellas que solo entienden unos y ceros. Así que decidió dejar a un lado el resto de proyectos y centrarse en enseñar a estos aparatos inteligentes a leer las anotaciones que los médicos escribían en los informes patológicos, para que las trasladaran a una tabla donde se pudiera buscar información.

De forma que si una paciente tiene cáncer de mamá y tiene que recibir un tratamiento, se puede consultar primero en la base de datos para ver qué tratamientos han recibido otras mujeres con ese mismo tumor y cómo han reaccionado a ellos. No había por qué empezar de cero. “Teníamos mejor tecnología para recomendarte un pintalabios que para ayudarte a prevenir el cáncer de mama. Eso había que cambiarlo”, expone esta investigadora del MIT.

El Big Data genético
Uno de los más importantes descubrimientos que nos ha traído la extensiva investigación del cáncer durante décadas es que esta enfermedad no es una sola, sino muchas distintas. No existe un solo cáncer de hígado, ni un solo tipo de tumor de páncreas. El origen del cáncer en cada paciente tiene sus propias causas. Por esta razón, los tratamientos serían más eficaces si fueran tan personales como la enfermedad. Esta medicina de precisión es hacia la que nos dirige la secuenciación y análisis del genoma.

Si se conoce exactamente en qué gen o genes se ha producido la mutación que ha derivado en cáncer —si este tiene origen genético—, el tratamiento podrá ser más exacto, más certero. “Es posible saber cuál es la causa molecular de tu cáncer. Ya no es solo cáncer de pecho. Sino que sabemos exactamente cuáles son los genes que están mutados y a los que hay que atacar. El siguiente reto es saber qué medicamentos pueden tratar cada mutación”, explica Sergi Beltrán, director de la unidad de bioinformática del CNAG (Centro Nacional de Análisis Genómico), el centro español dedicado a esta misión.

Esta tecnología ha permitido a los expertos aplicar otra metodología de trabajo: empezar sin hipótesis establecidas, rastrear mutaciones en todos los genes. Antes de la llegada de las secuenciadoras y de la supercomputación que necesita esta técnica, los médicos tenían que partir de la hipótesis de que determinada enfermedad estaba causada por una mutación en cuatro o cinco genes. Los resultados solo podían ser dos: aprobarla o refutarla.

Un fármaco descubierto por la inteligencia artificial
Esta nueva metodología de trabajo es también la que está aplicando Niven Narain, presidente y cofundador de Berg, una start-up farmacéutica estadounidense. Esta compañía ha desarrollado un nuevo fármaco, el BPM 31510, para luchar contra el cáncer (tanto de páncreas, de pecho, de hígado o cerebral) que ha sido descubierto por un algoritmo.

Berg ha recogido muestras de tejido canceroso y sano de mil pacientes, y ha procesado todos esos datos con inteligencia artificial, que ha propuesto un tratamiento. “Básicamente, hemos revertido el método científico. Hemos permitido que los datos biológicos de nuestros pacientes nos marquen su propia hipótesis”, ha explicado Narain a la revista Wired. El BPM 31510 va a empezar ahora los ensayos clínicos para probar su eficacia, pero, según su creador, ya han ahorrado una increíble cantidad de tiempo y de dinero al utilizar estas tecnologías.

Además de las start-ups, todas las grandes tecnológicas han comenzado ya a aplicar el Big Data y la inteligencia artificial al servicio de la salud. Alphabet, la matriz de Google, está utilizando machine learning (una forma de inteligencia artificial) para recoger muestras de miles de voluntarios sanos con el fin de entender qué es lo que les hace sanos. Apple, por su parte, está aprovechando los datos de los millones de usuarios de iPhone que utilizan el ResearchKit y CareKit (este último para compartir la información directamente con sus médicos). Microsoft está desarrollando sensores diminutos que se pueden llevar en la piel para transmitir datos biométricos a monitores de salud remotos.

Así, la investigación contra el cáncer está siendo una de las más beneficiadas por estas nuevas tecnologías, pero no es la única. El Big Data y la inteligencia artificial, combinados con los análisis genéticos, permiten buscar y encontrar patrones entre pacientes con enfermedades raras, que puedan estar separados por kilómetros de distancia pero que presenten la misma mutación.

El objetivo final es crear una enorme biblioteca digital de datos médicos, una especie de Big Data de la medicina, que respete la privacidad del paciente, pero que permita acelerar el diagnóstico y el tratamiento. No se conoce todavía la cura para el cáncer, pero muchos ya apuntan que se encuentra dentro de nuestros datos.

Fuente: Beatriz Guillén para Ventana al Conocimiento

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